# cs231n
Convolutional Neural Networks
위 강의노트는 CS231N 강의 내용과 자료를 바탕으로 작성했습니다. 또한 중간 중간 나오는 인용문에서의 질문은 강의에서 나온 질문이나, AIFFEL 대전 딥러닝 풀잎 1조분들과의 스터디에서 나온 질문을 바탕으로 이뤄졌습니다.
[풀잎스쿨] CS231n 4강 (2) Neural Networks
스탠퍼드 대학의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 본 포스팅은 CS231n 3강의 내용을 정리한 것이다.
CS231n 3강 노트정리
손실함수 : 임의의 값 $W$를 입력받아 각 스코어를 확인하고 $W$의 기능을 정량화시킨다.최적화 : 행렬 $W$가 될 수 있는 모든 경우의 수에 대해 "가장 덜 구린" $W$가 무엇인지를 찾는 것.$$L=\\frac{1}{N}\\sum\_{i}L_i(f(x_i,W),
[풀잎스쿨] CS231n 4강 (1) Backpropagation
스탠퍼드 대학의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 본 포스팅은 CS231n 3강의 내용을 정리한 것이다.
[풀잎스쿨] CS231n 3강 (2) Optimization & Image Features
본 포스팅은 스탠퍼드 대학의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition CS231n 3강의 내용을 정리한 것이다.
210104 Michigan Online | Lec.02 - Image Classification
이미지를 알고리즘에 입력하면, 사전에 정해진 여러 카테고리 중 하나의 라벨로 입력 이미지를 분류하는 것이다.고양이 사진을 예로 들어보자.사람은 고양이 사진을 볼 때 신경계에서 일어나는 여러 복잡한 처리 과정을 의식적으로 수행하고 인식하지 않는다. 직관적으로 고양이임을
[풀잎스쿨] CS231n 3강(1) Loss Functions
스탠퍼드 대학의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 본 포스팅은 CS231n 3강의 내용을 정리한 것이다.
[CS231n] 2. 최근접이웃 (Nearest Neighbor)
Data Driven Approach중 가장 단순하면서도 기초가 되는 분류법이 최근접이웃, Nearest Neighbor이다. Nearest Neightbor 최근접이웃 (이하 NN) 기법을 설명하기전에 우선 컴퓨터가 이미지를 어떻게 인식하는지를 알아야한다. 인간을
[CS231n] 1. Data Driven Approach
본 내용은 스탠포드대의 강의: CS231n을 학습한 내용을 기반으로 작성되었습니다.최근접이웃 (이하 NN)은 Data Driven Approach의 기초가 되는 분류 기법인데, Data DRiven Approach에 대해 간단히 설명하자면, 모델에 데이터를 와장창 때려
[CS231n] Lecture 12. Visualizing and Understanding
Stanford University의 CS231n 12강을 듣고 정리한 내용입니다.
[CS231n] Lecture 11. Detection and Segmentation
Stanford University의 CS231n 11강을 듣고 정리한 내용입니다.
[CS231n] Lecture 10. Recurrent Neural Networks
Stanford University의 CS231n 10강을 듣고 정리한 내용입니다.
[CS231n] Lecture 9. CNN Architectures
Stanford University의 CS231n 9강을 듣고 정리한 내용입니다.
[CS231n] Lecture 8. Deep Learning Software
Stanford University의 CS231n 8강을 듣고 정리한 내용입니다.
[CS231n] Lecture 7. Training Neural Networks II
Stanford University의 CS231n 7강을 듣고 정리한 내용입니다.
[CS231n] Lecture 6. Training Neural Networks I
Stanford University의 CS231n 6강을 듣고 정리한 내용입니다.
[CS231n] Lecture 5. Convolutional Neural Networks
Stanford University의 CS231n 5강을 듣고 정리한 내용입니다.