![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.- Simple CNN 코드 리뷰- Deep CNN- ResNet- Batch Normalization- VGG Simple CNN 코드 리뷰일전에 언급했던 CNN의 기본적인 구조를 구현해놓은 간단한 코드를 분석해본다. - 사용코드 예제 코드. Contribute to yellowjs0304/3-min-pytorch development by creating an account on GitHub." data-og-host..
![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. - CNN(Convlutional Neural Network)의 기초 - Convolutional filter(kernel), Feature map, Padding, Pooling 컴퓨터의 이미지 처리 - 이미지 : 픽셀 값을 가로, 세로로 나열한 일종의 행렬 - 기초적인 인공 신경망(FC layer)기반의 이미지 처리 : 이전에 다루었던 Fully Connected Layer는 다수의 뉴런 집합체이며, 이전 챕터에서 ..
![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. - Overfitting - Dropout 과적합, 드롭아웃 - Overfitting(과적합) : 머신러닝 모델이 학습 데이터에만 치중되어, 정작 테스트 데이터에서는 성능이 하락하는 경우 - Underfitting(과소적합) : 학습데이터도 제대로 학습하지 못한 경우 - Generalization(일반화) : 학습데이터와 학습되지 않은 실제 데이터 상에서 동시에 높은 성능을 내는 상태 실제 머신러닝에서의 가장 큰 관건은..
![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. - Fashion MNIST- Deep Neural Network Fashion MNIST 데이터셋 분석해보기FasionMNIST- 28×28 픽셀의 흑백 이미지- 70,000장 (train set : 60,000 / test set : 10,000) 으로 구성- 총 10개의 클래스(의류,가방)등의 이미지를 포함한 데이터셋- 이미 가공되어 있는 데이터셋이기 때문에 단순히 Torch로 다운받아 사용할 수 있다. Fashi..
![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.- supervised learning- classification- regression Supervised Learning(지도 학습)Label이 존재하는 훈련 데이터로부터 특정 목적 함수를 유추할 수 있도록 반복된 학습을 진행하는 방법크게 분류(classification)과 회귀(regression)으로 나뉠 수 있다. - 분류(classification) : 데이터를 특정 클래스로 분류하는 작업을 의미하며, 클래스의..
![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. - Aritificial neural network - Node - Input / hidden layer - Activation function - Backpropagation - Vanishing Gradient Artificial Neural Network(ANN) : 인공신경망 - 사람의 두뇌와 비슷한 방식으로 정보를 처리하기 위한 구조 - 입력층(Input layer) : 입력 데이터를 받기 위한 layer, 사..
![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. - AutoGrad, 경사하강법- 경사하강법(Gradient descent)으로 이미지 복원- 신경망 모델 구현 AutoGrad : 기울기(gradient)를 자동으로 계산정답(ground truth) - 예측 값(prediction value) = 거리(distance)학습 데이터에 대하여 거리들의 평균 = 오차(loss) ==> 오차가 작은 모델 == 데이터에 잘 학습된 좋은 모델 그 중, 오차를 최소화 하는 알..
![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. - Tensor 연산 Tensor- 텐서(Tensor) : 파이토치에서 다양한 수식을 계산하는데 사용하는 기본적 자료구조(행렬, 벡터 구조)- 차원(랭크)이 0 : 숫자가 1개 ==> 스칼라(scalar)- 차원(랭크)이 1 : 일렬로 숫자를 나열 ==> 벡터(vector)- 차원(랭크)이 2 : 숫자를 가로, 세로로 나열 ==> 행렬(matrix)- 차원(랭크)이 N>2: N차원 Tensor [사용법]import ..
![]()
※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 인공지능과 머신러닝 인공지능 : 인간의 사고를 인공적으로 모방한 모든 것 머신러닝 : 주어진 데이터를 갖고 통계학적인 모델을 학습시켜 인공지능을 구현하는 방법 딥러닝 : 머신러닝의 수많은 학습법 중 하나 딥러닝 학습 종류에는 크게 다음과 같이 나뉠 수 있음. 지도학습(Supervised Learning) : 데이터-데이터 라벨(입력 - 출력)쌍이 미리 정의된 데이터로 학습하는 경우 비지도학습(Unsupervised Le..
![]()
이미 다루고 있던 Pytorch를 전체적으로 한번 다듬기 위한 기초 자료 가장 깔끔하고 기초부터 쉽게 나와있는 책이라 생각되어 이 도서를 바탕으로 진행. 관련 코드는 아래 깃허브에 공유되어 있음. github.com/keon/3-min-pytorch keon/3-min-pytorch 예제 코드. Contribute to keon/3-min-pytorch development by creating an account on GitHub. github.com
https://wikidocs.net/book/2155
https://pgmrlsh.tistory.com/6 [6] YOLO 데이터(이미지) 학습 지금까지 많은 Deep Learning Detection Algorithm중에서 왜 YOLO를 사용해야 하는지, 또 YOLO를 사용하기 위해선 어떠한 환경설정을 해야하는지, 그리고 YOLO의 예제사용 및 YOLO의 분석까지 포스팅 했습니다. 이.. pgmrlsh.tistory.com YOLO 학습시키기 https://juni-94.tistory.com/10
