# CNN

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파이썬으로 만드는 인공지능.3

깊은 다층 퍼셉트론이 노드를 연결하는 가중치를 학습하는 점과 비교하면 두 신경망의 학습 알고리즘은 크게 다를 것으로 보인다.하지만 이들이 사용하는 손실 함수와 옵티마이저는 같다.손실함수 : 신경망이 범하는 오류를 측정한다.컨볼루션 신경망의 내부 구조는 깊은 다층 퍼셉트

약 8시간 전
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파이썬으로 만드는 인공지능.2

6.2 컨볼루션 신경망의 구조와 동작 > 이 절에서는 컨볼루션 신경망의 핵심 연산인 컨볼루션의 우너리와 특성을 소개 , 컨볼루션 신경망이 어떻게 복잡한 컴퓨터 비전 문제를 푸는지에 대해 설명한다. 6.3 컨볼루션 연산으로 특징 맵 추출 > 컨볼루션은 신호에서

약 11시간 전
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CNN(Convolutional neural network)의 배경

본 포스팅에서는 대략적인 CNN이라고 불리는 Convolutional neural network의 역사에 대해 진행해보려구합니다. 최근 뉴스에서 인공지능이 하나의 주요 이슈로 부상하면서 우리는 머신러닝, 딥러닝이라는 말을 많이 들어보았을겁니다. 그럼 왜 인공지능이 주요

약 13시간 전
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cs231n - Lecture 9 | CNN Architectures

cs231n 강의 중 'Lecture 9 | CNN Architectures'를 정리한 내용이다.2012년, imageNet classification test에서 좋은 성능을 내어 우승한, 첫 딥러닝 기반 접근을 한 CNN 모델이다. 각 layer별로 ouput vo

약 17시간 전
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[논문 리뷰] Non-local Neural Networks

본 논문은 non-local operator를 신경망에 적용해서 image classification, object detection 등 다양한 CV 태스크에 성능을 올렸다가 전부임. 본 논문에서 소개하는 non-local opeartor는 쉽게 말해 이미지 내에 멀리

4일 전
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CNN을 활용한 산업 분류 모델

이번 프로젝트는 통계청에서 주관하는 통계데이터 인공지능 활용대회에 참여한 결과물이다. 자연어 기반의 통계데이터를 인공지능으로 자동 분류하는 기계학습 모델을 발굴하는 대회이다. 처음으로 제대로 참여해본 대회라 거의 제로 베이스로 시작하여 부족한 점이 매우 많았고 학습

6일 전
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파이썬으로 만드는 인공지능

컨볼루션 신경망은 딥러닝에서 가장 성공한 모델이다.컴퓨터 비전은 컴퓨터에 시각을 부여하는 주제를 연구한다.컴퓨터 비전 기술은 딥러닝 이전과 이후가 확연히 다르다.딥러닝 이전에는 사람이 일일이 알고리즘을 구상하고 코딩헀으므로 크기,자세,조명,배경,잡음 등의 심한 변화에

6일 전
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DL - CNN

CNN

6일 전
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U-Net(MICCAI 2015) 논문 리뷰

MICCAI 2015

2023년 1월 28일
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Module 3.2 CNN과 Transformer 시계열 회귀

해당 포스트는 LG Aimers 활동 중 고려대학교 강필성 교수님의 강의자료를 기반으로 작성된 글입니다. 학습 정리용으로 작성하였으며, 잘못되었거나 수정해야 할 내용이 있을 수 있습니다. 해당 내용이 있다면 이메일이나 댓글로 알려주세요. 감사합니다.

2023년 1월 27일
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Properties Proof of CNN Operation

(아직 생각중! 23.01.26)max-pooling Notation \- let $$ be convolutional operator \- let ${p}$ be pooling operator \- let $i {w},i {h}$ be width of inpu

2023년 1월 26일
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Unet (2015, MICCAI) 논문 리뷰

https://dacon.io/competitions/official/236046/overview/description 대회를 참여하며 리뷰한 논문이며 https://www.youtube.com/watch?v=n_FDGMr4MxE 을 참조했습니다.20

2023년 1월 24일
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[LGaimers] 딥러닝 - (3) CNN

합성곱 신경망의 동작 원리 및 이를 통한 이미지 분류LGAimers의 주재걸교수님 강의를 바탕으로 작성한 글입니다. 사용한 이미지는 강의 자료이며 개인 공부를 위한 포스팅입니다. \-> Fully Connected neural network : 앞에서 배운 멀티레이어

2023년 1월 24일
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CS231n Lecture 5

Lecture 5에서는 Vision의 꽃인 CNN을 배웠다. CNN강의는 워낙에 예전부터 배워왔었고 그때는 타의로 배워왔기 때문에 왜 중요한지 모르고 배워왔던 것 같다. 지금은 vision part의 문제해결을 목적으로 배운다는 생각으로 참여했다. Convolutio

2023년 1월 23일
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[object detection] Fast R-CNN & Faster R-CNN

Fast R-CNN (1) selective search 방법으로 bounding box 생성 (2) 영역을 전혀 고려하지 않은체 CNN을 통해 feature map을 만든다. (3) 이미지에서 얻은 bounding box를 feature map에 projecti

2023년 1월 23일
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Convolutional Neural Networks and Image Classification_LG Aimers(14)

computer vision 영역에서 거의 default로 사용되는 핵심 deep learning 구조분류 문제, 자세 추정 문제, 정보 인식, 의료 영상이나 문자 인식, 알파고 등에 사용된다.다양한 경우에 대해 robust하게 영상 인식을 하는 알고리즘이 동작해야한다

2023년 1월 20일
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Properties of Convolution

Definition \- $(f \*g)(t)=\\displaystyle\\int\_{-\\infty }^{\\infty }{f(\\tau)g(t-\\tau)d \\tau}$ 1\. Express each function in terms of a dummy va

2023년 1월 20일
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LG AImers 2기 5일차

게을러터진 은영이... 지금 3주차 수요일인데 module4 이제야 봄 심지어 다 보지도 않고 절반만 봄 포스팅 내용에 대한 저작권은 모두 LG Aimers에 있습니다. 딥러닝이란? > 입력 출력 사이 관계를 본 따 학습 모델을 만드는 머신러닝 중, 두뇌 신경 세

2023년 1월 19일
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CNN

이때 filter를 사용해서 특징을 추출한다.Filter를 input image에 적용하는 방식이 convolution이라고 한다.Filter를 일정한 간격으로 이동시키면서 연산을 하는데 이때 나온 결과를 feature map이라고 한다.// 일정한 간격을 stride

2023년 1월 17일
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