AlexNet (2012) GitHub : AlexNet Implementation 논문 소개 출처 : NIPS2012 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (a.k.a AlexNet) [NIPS2012] ImageNet Classification with Dee...

Day14 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? DL Basic CNN, Generative Model 내용 정리 AlexNet Reading 오늘 하지 못한 것들 Coursera MLOps 1주차 내일은 어떤 것을 할까? Coursera MLOps 1주차 AlexNet 정리 <- 가능할까...

DL Basic : Generative Models 주의! 열심히 노력했으나 어려워서 틀린 내용이 있을 수 있습니다! Generative Model 생성모델은 단순히 “생성”만이 목적을 갖는 것은 아님 생성에 이어 분류/판별도 목적을 두고 있음 Generation : 확률분포 $p(x)$로부터 추출한 $x_{new...

DL Basic : CV Applications Semantic Segmentation Semantic Segmentation이란 이미지에서 다양한 item을 구분하는 것 자율주행에서 많이 사용 Convolution의 마지막 연산에서 Fully connected를 쓰면 classifiaction의 역할을 함 마지막 연산...

DL Basic : Convolutional Neural Networks Convolution convolution 연산은 기본적으로 Input에 대해 커널단위로 연산을 하는 것을 의미 특징 추출을 목적으로 할 때 많이 사용함 필터(kernel)의 종류에 따라 다른 결과가 나타남 ex) convolution ...

Day13 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? DL Basic 1~3강 팀구성 오늘 하지 못한 것들 Coursera MLOps 1주차 AlexNet 3, 4 정리 내일은 어떤 것을 할까? Coursera MLOps 1주차 AlexNet 3, 4 정리 마무리 내용 정리를 좀 더 압축...

DL Basic : Optimization Introduction Model 학습의 기본적인 원리는 Gradient Descent Gradient Descent는 1차 미분의 결과의 최적화 알고리즘 1차 미분 결과의 최적화는 local minimum을 찾는 것 Important Concepts ...

DL Basic : MLP (Multi-Layer Perceptron) Neural Networks 일반적으로 Neural Netwrok라고 하면 인간의 뇌 구조를 모방해서 만든 시스템이라고 생각함 하지만 우리의 비행기가 새를 모방했다고 하지만 새와는 다른 것처럼 Neural Net이 정확하게 인간의 뇌를 구현한 것이라 보긴 어려움 ...

DL Basic : Introcution & Historical Review 딥러닝의 기본요소 Data 데이터는 “어떤 문제를 해결할 것인가?”에 따라 형식이 달라짐 Model 모델의 성질에 따라 동일한 데이터라도 다른 성능을 보인다. 심지어 같은 task를 해결하기...

Day12 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? 시각화 강의 Basic Seaborn Basic, Advanced 심화 포스팅 : jekyll blog & MathJax 오늘 하지 못한 것들 없당~ 내일은 어떤 것을 할까? Coursera MLOps 강의 자금 지원 확인 AlexNet P...