Nvidia
CS231n 6강
https://www.youtube.com/watch?v=wEoyxE0GP2M&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=6&t=1s ## 활성화 함수 (Activation Functions) => 활성화 함수는 딥러닝 과정 중 비선형성을 가해주는 중요한 부분이다. 만약 이러한 활성화 함수가 존재하지 않는다면 layer를 쌓는다고 해도 결국 single layer랑 다름이 없게 된다. => 위와 같은 무수히 많은 activation function이 존재한다. 하나씩 살펴보자 => 0~1의 값을 가지게 되는 이 sigmoid 함수에는 다음과 같은 문제점들이 있다. 1. gradient를 없앤다 (Vanishing gradient) => x 값이 매우 크거나 작으면 ..
CS231n 5강
https://www.youtube.com/watch?v=bNb2fEVKeEo&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=5 ## CNN * CNN이 생겨난 배경 이전 강의때 나왔던 NN (Neural Network)를 통해 해결하기 어려웠던 문제들을 풀어내기 시작했다. 하지만 여러 겹을 쌓아서 해결하려는 multi-layered NN은 영상에 바로 적용하기 어렵다는 단점이 있다. Image Data는 Spatial structure (공간적 구조), 즉 세로/가로/채널 의 3차원 형상을 가지고 있다. 하지만 위와 같이 NN을 사용하게 되면 input data가 1차원 배열로 바꿔주는 과정에서 데이터의 형상이 무시된다는 한계점이 있다. 예를 들어 글자 '5'가 그려..
CS231n 4강
https://www.youtube.com/watch?v=d14TUNcbn1k&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=4 ## Backpropagation (오차역전파) 수학적인 부분은 요약할 수 있을 정도로 이해를 하지 못했다... (계속 공부해야 할듯) https://evan-moon.github.io/2018/07/19/deep-learning-backpropagation/ [Deep Learning 시리즈] Backpropagation, 역전파 알아보기 이번 포스팅에서는 저번 포스팅에 이어 에 대해서 알아보려고 한다. 앞서 설명했듯, 이 알고리즘으로 인해 에서의 학습이 가능하다는 것이 알려져, 암흑기에 있던 학계가 다시 관심을 받게 되었 evan-moon..
CS231n 3강
https://www.youtube.com/watch?v=h7iBpEHGVNc&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=3 ## Loss Function (손실함수) 앞서 2강에서 f(x,W) 에 대한 내용을 이어서 한다. 해당 함수에서 W는 곧 가중치 파라미터이다. 즉 f는 W에 의해 parameterized 되었다. 따라서 데이터 (x,y) 에 대한 제어는 없지만 가중치 W는 제어할 수 있으며, 예측된 class의 점수가 ground-truth 이미지와 일치하도록 만들어준다. * ground-truth? => https://eair.tistory.com/16 [용어정리]Ground-truth Ground-truth는 기상학에서 유래된 용어로 어느한 장소에서 수..
CS231n 2강
https://www.youtube.com/watch?v=OoUX-nOEjG0&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=2 ### Image Classification - 고양이 사진의 예시 위와 같은 고양이 사진을 봤을 때 컴퓨터는 해당 사진을 오른쪽과 같은 숫자의 집합으로 인식한다. 하지만 위의 방법에는 여러가지 문제가 있는데 자세가 달라지거나, 조명이 달라지거나, 배경과 사물의 식별이 용이하지 않거나, 고양이 종이 달라지거나 등등... 컴퓨터가 인식하는 숫자의 조합은 큰 차이가 생겨진다. def classify_image(images): # ... return class_label 위와 같은 문제점들이 생기기 때문에 edges를 추출하는 방법도 나왔었다. 즉..
영화 리뷰 인공지능 만들기
내가 공부했던 구글 코랩 링크 걸어둠 https://colab.research.google.com/drive/1bkdb1WA_TwQvWLVi9NOYMnmIDrA9CTSZ