🌲자라나는청년

CNN Before CNN 그림이 조금만 달라져도 컴퓨터는 다른 것이라고 인식 Convolution fiter를 만들어서 넣는것(padding도 넣어준다) filter가 여러개 -> 여러개가 생기게 된다. filter모양과 실제 그림과 같을 때 가장 큰 값이 나온다.(->특징) filter = 특징을 찾는 도구! Activation function convolution 된 값을 activation function을 적용한다. 주로 ReLU사용 장점 : 학습이 잘됨, 일반화를 잘함 Pooling 2x2 grid = 2x2 matrix, stride = 몇칸씩 뛰어 넘기면서 pooling을 할 것인가. 연산의 처리와, 일반화를 위해 정보를 줄이는 과정 Basic Architecture convolution ..

모두의 딥러닝 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLbbloOsdWVwTNNkjnLuqEWtzjRqfBALF7모두의 딥러닝-파이토치 ch7 input의 종류가 여러개, 층이 여러개로 될 수 있다.

모두의 딥러닝 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLbbloOsdWVwTNNkjnLuqEWtzjRqfBALF7 모두의 딥러닝 ch5, ch6 결과가 yes or no로 나와야 편한 경우가 많다. 결과를 yes와 no로 표현해주는 함수가 있다. 이를 활성화 함수라고 하고, 사용방법 : 위의 forward함수에 f.sigmoid처럼 결과값에 시그모이드 함수를 사용하면 활성화 함수를 사용 한 것이 된다. 또한 pytorch에는 사용하기 쉽게, 이미 많은 loss 함수와 활성화 함수들이 구현되어 있다.

모두의 딥러닝 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLbbloOsdWVwTNNkjnLuqEWtzjRqfBALF7 모두의 딥러닝 ch03 optimizer(loss를 최소로 만드는 w를 찾는 방법) : 경사 하강법 알고리즘 loss 를 가장 작게 만드는 w를 찾는 것이 learning의 목표이다.가장 오차가 작은 곳을 찾는방법 -> 미분을 이용해서! 변수가 두개, 세개일때도 미분이 가능하다(예를들어, 시험공부시간, 시험난이도 두 데이터를 이용해 시험 결과를 예측하고 싶은 경우) 모두의 딥러닝 ch04 왼쪽에서 오른쪽으로 w1이 결과값에 미치는 영향을 결과로 계산해 내는 방법이 있지만 신경망이 복잡해지면 현실적이지 못한 방법이 된다.back pro..

모두의 딥러닝 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLbbloOsdWVwTNNkjnLuqEWtzjRqfBALF7 모두의 딥러닝 ch1 사람이 결정을 하는 방식data-> human -> infer or predict 컴퓨터의 방식 하는것 machine learningdata -> computer -> infer or predict 모두의 딥러닝 ch2'아래 데이터는 x 시간 공부했을때 point 를 y만큼 받는다' 데이터이다. supervised learning 은 x-y 처럼 정답이 있는 데이터셋 학습을 말한다. 가장 기본적인 식 y헷은 추정값을 의미한다. W는 가중치로, 랜덤으로 시작하여, 실제값-추정값의 크기를 줄이는 방향으로 진행해야 한..