전체 글 (39) 썸네일형 리스트형 CNN 아키텍처 정리1 - AlexNet 1.1 ImageNet - ImageNet 이란, 1000가지의 객체의 카테고리를 가지는 데이터셋입니다. ImageNet을 사용한 객체 인식 대회인 ILSVRC가 매년 열리는데, 2012년에 AlexNet이라는 아키텍처가 나와서 객체 인식 error rate를 25%에서 16%로 크게줄였습니다. - AlexNet은 98년에 나온 LeNet의 구조와 거의 똑같지만, 그 당시의 접근법과 다르게 신경망 모델을 깊게 했고, CNN의 구조를 베이스로 하여서 12년도 ILSVRC를 우승했습니다. AlexNet 등장 이후, 그 이후에 등장하는 신경망 모델들은 AlexNet처럼 깊은 신경망 구조를 사용하기 시작했습니다. 1.2 AlexNet 전체구조 - AlexNet의 각 layer의 구조를 보면, 전체적으로는 5개의.. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 8장 정리 8.1 계층을 깊게 하는 이유 8.2 딥러닝의 역사 8.3 딥러닝의 숙제와 활용 8.1 계층을 깊게 하는 이유 8.2 딥러닝의 역사 8.3 딥러닝의 숙제와 활용 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 7장 정리 7.1 CNN의 기원과 전체 구조 7.2 합성곱 계층과 풀링 계층 설명 7.3 합성곱 계층과 풀링 계층 구현 7.4 CNN 구현 7.5 CNN 시각화 7.6 대표적인 CNN 7.1 CNN의 기원과 전체 구조 - 이 때, 고양이의 시각 인식방법을 알아보았더니, 고양이는 하나의 시야엔 시각피질 내의 여러 세포들이 각 부분을 담당해서 인지하고, 이 세포들이 계층들을 지날수록 합쳐져서 하나의 시야를 인지하더라 - 어떤 뉴런은 수직선의 이미지에만 반응하고, 어떤 뉴런은 다른 각도의 선에 반응한다. 이렇게 저수준의 패턴(edge, blob 등)이 조합되어 복잡한 패턴(texture, object)에 반응하다는 것을 알게 되었다 - 그래서 이미지 자체에서 특징을 추출하고, 그 특징들간의.. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 다음 목록 더보기
