전체 글 (9) 썸네일형 리스트형 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 6. 학습 관련 기술들 이전 내용이 궁금하신 분들은 밑에 링크를 참고해주시길 바랍니다. 2023.06.19 - [Deep Learning] - [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 5. 오차 역전파법 해당 포스팅은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"을 공부하고 정리, 요약한 글입니다. 모든 내용은 해당 도서 내용 기준입니다. 가중치 매개변수의 최적값을 탐색하는 최적화 방법, 가중치 매개변수 초깃값, 하이퍼파라미터 설정 방법 등에 대해서 이번 챕터에서 다룰 것이다. 6. 1 매개변수 갱신 신경망 학습의 목적은 손실 함수의 값을 가능한 한 낮추는 매개변수를 찾는 것이다. 이는 곧 매개변수의 최적값을 찾는 문제이다. 이런 문제를 푸는 것을 최적화 optimization이라 한다. 앞에서 계속 매개변수의 기울기를 구해, 기울어진 방.. [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 5. 오차 역전파법 정리한거 절반 날라가서,,, 슬프지만 일단 빠르게 해보자..! 이전 내용이 궁금하신 분들은 밑에 링크를 참고해주시길 바랍니다. 2023.06.12 - [Deep Learning] - [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 4. 신경망 학습 해당 포스팅은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"을 공부하고 정리, 요약한 글입니다. 모든 내용은 해당 도서 내용 기준입니다. 앞 장에서는 신명망의 가중치 매개변수에 대한 손실 함수의 기울기는 수치 미분을 사용해 구했다. 수치 미분은 단순하고 구현하기도 쉽지만 계산 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 그래서 이번 장에서는 가중치 매개변수의 기울기를 효율적으로 계산하는 오차역전파법 backpropagation을 공부할 것이다. 5.1 계산 그래프 순전파 forwa.. [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 4. 신경망 학습 벌써 4번째!! 1,2는 간단했지만 3번째부터는 꽤 시간이 소요되고 있다.. 그래도 예전에 공부했던 것을 또 복습하고 놓쳤던 부분을 알 수 있어서 더 좋은거 같다. 이번 챕터도 아좌좌!! 곧 시험이어서 많은 시간을 투자하진 못해서 시험 끝나고 다시 추가해서 올릴 예정이다.. 스터디 + 기말 쉽지 않다.. 이전 챕터가 궁금하신 분들은 밑의 링크를 참고해 주시길 바랍니다. 2023.06.12 - [Deep Learning] - [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 3. 신경망 해당 포스팅은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"을 공부하고 정리, 요약한 글입니다. 모든 내용은 해당 도서 내용 기준입니다. 학습이란? 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것 학습 목표는 밑에와 같다. 손.. x[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 3. 신경망 곧 시험이고 프젝 보고서가 남아있지만.. 일단 해보자고!! 이전 챕터가 궁금하신 분은 밑에 링크를 참고해주시길 바랍니다. 2023.06.05 - [Deep Learning] - [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 2. 퍼셉트론 Perceptron 해당 포스팅은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"을 공부하고 정리, 요약한 글입니다. 모든 내용은 해당 도서 내용 기준입니다. 신경망은 가중치 매개변수의 저절한 값을 데이터로부터 자동으로 학습하는 능력을 가지고 있다. 3. 1 퍼셉트론에서 신경망으로 3.1.1 신경망의 예 신경망의 가장 왼쪽 줄을 입력층, 맨 오른쪽을 출력층, 중간 줄을 은닉충이라 한다. 은닉층 뉴런은 사람 눈에 보이지 않기 때문에 '은닉'인 것이다. * 실제 가중치를 갖는 층의 개수(입력층.. [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 2. 퍼셉트론 Perceptron 벌써 스터디 2번째...! 사실 급하게 시작했고 지금 다른 프젝 마감에 쫓기지만.. 일단 아좌좌!! 이전 챕터가 궁금하신 분은 밑에 글을 참고해주시길 바랍니다. 2023.06.03 - [Deep Learning] - [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 1. 헬로 파이썬 해당 포스팅은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"을 공부하고 정리, 요약한 글입니다. 모든 내용은 해당 도서 내용 기준입니다. 이번 장에서는 퍼셉트론 알고리즘을 공부할 것이다. 퍼셉트론은 신경망의 기원이 되는 알고리즘이기 때문에 꼭 알아둬야 한다. 2. 1 퍼셉트론이란? 퍼셉트론 : 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. * '1' 신호가 흐른다. '0' 신호가 흐르지 않는다. 입력신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 .. [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 1. 헬로 파이썬 사실 인공지능을 공부를 했지만 이미 아는 개념을 막상 설명하려면 막히기도 했다. 그래서 다시 처음부터 복습을 하려고 스터디를 시작했다. 거의 다 아는 내용이지만 대충하지 않고 꼼꼼히 다시 처음부터 쌓는다는 마인드로 성실히 완주하면 좋겠다. 해당 포스팅은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"을 공부하고 정리, 요약한 글입니다. 모든 내용은 해당 도서 내용 기준입니다. 1 .3 파이썬 인터프리터 #자료형 : 데이터의 성질 type("hello") #type을 사용해서 자료형을 알 수 있다. #변수 #파이썬은 동적 언어이다. (변수의 자료형을 상황에 맞게 자동으로 결정한다.) #리스트 a = [1,2,3,4,99] print(a[0:2]) #리스트 슬라이싱 #출력 -> [1,2] print(a{:-2]) #처음부터 .. [두산 베어스 / 야구 기록] 230404 화 두산 승리 (NC - 두산) [논문 리뷰] Mask R-CNN (ICCV 2017) 이번에 읽게 된 논문은 Mask R-CNN 입니다. 지금 현재 Computer Vision 분야에는 주요 과제가 3가지 있습니다. Classification Object Detection / Localization Segmentation 이번에 소개할 Mask R-CNN은 주요 과제 3가지 중 Segmentation을 수행하기 위해 고안된 모델인데요. 본격적으로 논문을 소개하기 전 Segmentation에 관하여 좀 더 자세히 알아보겠습니다. ❓Segmentaion 이란? Segmentation은 이미지에서 pixel 단위로 객체를 추출하는 방법입니다. 이미지 내에서 개체가 있는 위치, 모양, pixel이 어떤 객체에 속하는지 등 이런 것을 알고 싶다 가정할 때, 이미지를 분할해 각 pixe마다 labe.. 이전 1 2 다음
