[시즌1].Lecture 11_3 - Convolutional Neural Networks_ConvNet의 활용예

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. LeNet-5LeCun 교수님은 1990년에 LeNet-1을 발표하였고 이것을 조금씩 보완해서 1998년에 LeNet-5를 만들어 내었습니다.  LeNet-5에서는 입력데이터의 크기를 32 x 32로 만들었고 Convolution Layer에서 사용되는 Filter의 크기를 5 x 5로 Stride는 1으로, Pooling Layer에서 사용되는 Filter의 크기를 2 x 2로 Stride는 2로 설정하였습니다. AlexNetAlex는 2012년에 AlexNet을 논문으로 발표하였습니다. AlexNet은 2개의 병렬구조인 점을 제외하면 LeNet-5와 크게 다르지는 않습니다..

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• · 2024. 7. 7.
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[시즌1].Lecture 11_2 - Convolutional Neural Networks_ConvNet Max pooling 과 Full Network

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Pooling LayerPooling Layer에서 Pooling은 다른 말로 Sampling이라고 부를 수도 있습니다. Layer의 이름에서 알 수 있듯이 Pooling Layer에서는 여러 Depth를 가지고 있는 Feature Map의 각각의 Depth마다 Resize(Sampling)을 해준 뒤 다시 합쳐주는 작업을 하게 됩니다. Pooling Layer에서도 Convolution Layer처럼 Filter를 사용합니다. Filter의 크기와 Stride를 정해주면 그것을 사용해서 Sampling을 해주게 되는데 여기서 주로 사용되는 방법이 바로 Max Pooling이..

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• · 2024. 7. 6.
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[시즌1].Lecture 11_1 - Convolutional Neural Networks_ConvNet의 Conv 레이어 만들기

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Convolutional Neural Network(CNN, 합성곱 신경망)Convolutional Neural Network(CNN, 합성곱 신경망)은 서로 다른 이미지를 볼 때 사용되는 신경세포가 다르다는 사실으로부터 착안된 학습방법입으로 이미지를 인식하는 부분에 있어서 매우 높은 정확도를 갖는 아주 좋은 학습법 입니다. CNN은 Convolutional Layer, Pooling Layer, Fully Connected Layer 들으로 구성됩니다. Convolutional Layer와 Pooling Layer를 적절하게 여러번 사용한 후 마지막에 Fully Connec..

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• · 2024. 7. 5.
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[시즌1].Lecture 08_1 - 딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결_딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Deep Learning(딥 러닝)의 시작인류의 궁극적 목표 중 하나는 우리를 대신해서 골치 아픈 일을 생각해 주는 기계를 만드는 것 일것입니다. 이러한 목표를 이루기 위해서 사람들은 인간의 뇌에 대하여 연구를 하게 되었고 연구해본 결과 인간의 뇌가 굉장히 복잡하게 연결되어 있다는 사실에 놀랐고 이것과 반대로 뇌에서의 가장 작은 단위인 뉴런이 굉장히 단순하게 동작된다는 것에 놀라게 되었습니다. 뉴런은 어떠한 입력 신호를 받아서 다른 뉴런으로 보내주거나 어떠한 반응을 일으킵니다. 뉴런은 달려있는 여러개의 돌기로부터 신호를 받아들이는데 이 돌기들의 길이에 따라 입력받는 신호의 양..

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• · 2024. 6. 27.
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