모두를 위한 딥런닝 by PyTorch (9) 썸네일형 리스트형 Lab-8 CNN 드디어 coputervision의 꽃 CNN을 학습할 시간입니다. CNN을 이해하기 위해 지금까지 학습했다고 생각하셔도 됩니다. 처음엔 어렵게 느껴질 수 있겠지만 저도 공부하면서 최대한 자세히 정리해보도록 하겠습니다!! 마찬가지로 위키 독스와 모모딥 시즌1을 참고하여 정리해보도록 하겠습니다. 학습 목표 CNN에 대해 알아본다. 핵심 키워드 합성곱(Convolution) 패딩(Padding) 풀링(Pooling) 1. 합성곱 신경망(Convolution and Pooling) CNN은 합성곱층(Convolution layers)과 풀링층(Pooling layers)으로 이루어진 신경망을 말합니다. 아래 사진을 보면 CONV는 합성곱 연산을, POOL은 풀링 연산을 의미합니다. 즉, 합성곱 연산관 풀링 연산.. Lab 07-2 DNN 이번 시간에는 딥러닝 모델을 학습시키는 데 있어 자주 사용하고 중요한 ReLU 함수, Weight 초기화, nomalization 등을 학습해보도록 하겠습니다. 마찬가지로 위키독스와 모모딥 시즌1을 참고하여 정리해보도록 하겠습니다. 학습 목표 ReLU 활성화 함수에 대해 알아본다. Weight 초기화 방법에 대해 알아본다. 배치정규화에 대해 알아본다. 핵심 키워드 ReLU 세이비어 초기화(Xavier Initialization) He 초기화(He Initialization) 배치정규화(batch nomalization) 1. Sigmoid 함수의 기울기 소실 ReLU는 비선형 활성 함수의 대표주자입니다. 그만큼 많이 사용되고 중요한 함수입니다. 그럼 우선 활성 함수란 무엇일까요? 활성 함수란 어떤 입력에.. Lab-07-1 DNN 자 그동안 저희는 머신러닝에 대해서 학습을 해보았습니다. 이제 이번 강의부터 본격적으로 딥러닝에 대해서 다루기 시작합니다. 딥러닝에 대한 정리들을 한번 시작해보겠습니다. 역시나 위키독스를 참고하여 정리해보도록 하겠습니다. 그 첫 시작은 DNN입니다. 학습 목표 퍼셉트론(Perceptron)에 대해 알아본다. 다중 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 에 대해 알아본다. 핵심 키워드 퍼셉트론(Perceptron) 선형 분류기(Linear Classifier) AND, OR, XOR 게이트 다중 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 오차역전파(Backpropagation) 1. 퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론은 우리의 신경 세포에서 착안하여 설계한 인공 신경망으로 다수의 .. Lab-06 Softmax Classification 드디어 part1의 마지막 내용 softmax까지 오게 되었습니다. 여기까지 학습하면 이제 머신러닝에 대한 기본적인 내용은 끝나게 되는데요! 설레는 마음으로 후딱 정리해보도록 하겠습니다!! 이번에도 모모딥 시즌1과 wikidocs를 참고하였습니다. 바로 시작할게요~~~ 학습 목표 소프트맥스 분류(Softmax Classification)에 대해 알아본다. 핵심 키워드 소프트맥스(Softmax) 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 1. 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) softmax classification에 대하여 이야기하기 전에 먼저 원-핫 인코딩에 대한 부분을 이야기해보려고 합니다. 원-핫 인코딩은 선택해야 하는 선택지의 개수만큼의 차원을 가지면서, 각 선택지의 인덱스에 해당하는.. Lab-05 Logistic Regression 자! 어느덧 벌써 Part-1이 얼마 남지 않았습니다!!! 이번 시간에는 정말 정말 너무너무 너무 중요한!! Logistic Classification이라고도 불리는 Logistic Regression에 대하여 정리해보도록 하겠습니다. 모모두 파이토치편에서는 로지스틱 회귀에 대한 개념적인 설명이 부족해서 시즌1과 위키독스를 참고해서 정리해보도록 하겠습니다!! 학습 목표 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에 대해 알아본다. . 핵심 키워드 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 가설(Hypothesis) 손실 함수(Cost Function) 평가(Evaluation) 1. 이진 분류기(Binary Classification) 로지스틱 회귀는 다른 말로 이진 분류기라고 불립니다... Lab-04-2 Minibatch Gradient Descent 지난 시간에 다항 선형 회귀에 대하여 정리를 해보았고 이번에는 선형 회귀뿐만 아니라 딥러닝에서 매우 중요한 미니 배치 경사하강법(Minibatch Gradient Descent)에 대하여 정리해보도록 하겠습니다!! 학습 목표 미니배치 경사 하강법(Minibatch Gradient descent)을 배우고 Dataset & DataLoader 사용법에 대해 알아본다. 핵심 키워드 미니배치 경사 하강법(Minibatch Gradient descent) Dataset, DataLoader 1. 미니배치 경사 하강법(Minibatch Gradient descent) 지난번에 마무리하면서 설명하였듯이 실생활에 사용될 모델을 학습하기 위해서 우리는 수십만 장의 데이터가 필요합니다. 이렇게 많은 데이터를 한 번에 학.. Lab-04-1 Multivariable Linear regression 이번 강의에서는 Multivariable Linear regression에 대하여 정리해보도록 하겠습니다. 지금까지는 하나의 인자에 대해서만 예측을 진행하였는데 정보가 많은 경우 어떻게 예측을 진행하는지 알아보도록 하겠습니다. 학습 목표 다항 선형 회귀(Multivariable Linear regression)에 대해 알아본다. 핵심 키워드 다항 선형 회귀(Multivariable Linear regression) 가설 함수(Hypothesis Function) 평균 제곱 오차(Mean Squared Error) 경사 하강법(Gradient descent) 1. 다항 선형 회귀(Multivariable Linear regression) 다항 선형 회귀는 증가한 인자의 개수만큼 W를 추가하여 각각의 x에 .. Lab-02,03 Linear Regression 이번 강의에서는 Linear Regression에 대하여 정리해보도록 하겠습니다. 모모딥 PyTorch에서는 Linear Regression에 대한 정리가 없어서 위키백과를 참고하여 정리해보도록 하겠습니다. 학습 목표 선형회귀(Linear Regression)에 대해 알아본다. 핵심 키워드 선형 회귀(Linear Regression) 평균 제곱 오차(Mean Squared Error) 경사 하강법(Gradient descent) 1. 선형 회귀(Linear Regression) 선형 회귀는 다음과 같이 직선의 방정식 형태를 띠고 있어서 선형 회귀라는 이름이 붙여졌다. 선형 회귀는 Computer Vision에서 매우 중요한 부분이기 때문에 이에 대하여 명확하게 이해할 필요가 있다. 선형 회귀의 목적은 위.. 이전 1 2 다음
