머신러닝3 [CNN] Convolution Neural Network 정리 발제를 위해 만들었던 ppt를 이용해 CNN에 대해 정리해보고자 한다 자료는 앤드류응 교수님의 CNN 강의를 참고했다. Computer Vision and Deep learning 본격적인 내용에 들어가기에 앞서서 이제 이 CNN 이 어떻게 등장하게 되었는지 , 간단히 컴퓨터 비전을 통해서 한번 살펴보자. 이 컴퓨터 비전은 말그대로 컴퓨터가 사진이나 영상을 즉 이 미지 이용을 해서 하는 모든 것들을 일컫는 말이고 최근 딥러닝의 발전 영역에 있어서 가장 두각 을 나타내는 그러한 분야 중에 하나다. 이 컴퓨터 비전은 이제 얼굴인식이나 예술 등 분야를 가리지않고 다양한 곳에서 응용이 되고 있는데, 대표적으로 주로 다루는 문제 세가지를 살펴보자. 첫 번째로 어떤 사진이 들어왔을 때 여기서는 고양이 사진을 예시로.. 2021. 9. 20. [LSGAN] Least Squares Generative Adversarial Netorks 논문 정리 이번에는 LSGAN 논문에 사용된 핵심 아이디어와 원리에 대해 정리한 글이다. 기본 아이디어는 GAN에 있기 때문에 내용은 길지 않다. LSGAN 등장배경: Cross-Entropy의 vanishing gradient problem 기존의 WGAN을 제외한 DCGAN이나 cGAN과 같은 모델들은 Discriminator의 손실함수로 binary cross-entropy를 사용해 min-max game문제를 해결한다. 먼저 기존의 Entropy식을 다시한번 살펴보면 다음과 같다. 엔트로피는 정보량에 대한 기댓값이며 동시에 사건을 표현하기 위해 요구되는 최소 평균 자원이라고 할 수 있다. (자세한 설명은 Entropy 글 참고) 따라서 위와 같은 식으로 나타낼 수 있다. 이어서 cross entropy는 t.. 2021. 4. 21. [머신러닝 분류] Decision Tree / 의사결정트리 머신러닝을 접해본 사람들이라면 아마 한번쯤은 들어본 적이 있을거라고 생각되는 Decision Tree 알고리즘에 대해 다뤄보고자 한다. 학교수업을 통해서 여러번 배워본 적이 있지만, 항상 지나고 나면 잊어버리기 때문에(...) 이번 보아즈 분석 세션과 멘토멘티 스터디를 통해 배운 내용들을 토대로 기록을 남겨보고자 한다. 우선 DecisionTree는 머신러닝 알고리즘이므로 머신러닝의 큰 틀에서부터 시작해보자. 먼저, '머신러닝'을 사람이 감독하는가 그렇지 않은가로 나누어 보자. 이때 사람이 감독하는 학습을 지도학습, 사람이 감독하지 않는 학습을 비지도 학습이라고 한다. 우리는 이러한 두가지 학습 중 지도학습에 대해 살펴볼것이다. 지도학습은 알고리즘에 주입하는 훈련데이터에 레이블이라고 하는 원하는 답이 포.. 2021. 2. 15. 이전 1 다음
