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cs231n Deep Learning for Computer Vision 3.Loss Functions and Optimization
지난시간에 Linear classifier에 대해 살펴보았다. 이제 해야될 것은 Define a loss function that quantifies our unhappiness with the scores across the training data. Come up with a way of efficiently finding the parameters that minimize the loss function. (optimization) 1. Loss Function이란? : A loss function tells how good our current classifier is. Multiclass SVM loss와 Softmax classifier를 한개씩 살펴보자 1.1 SVM Loss 아래와 같이 3..
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cs231n Deep Learning for Computer Vision 2.Image Classificaiton
이미지 분류를 위한 알고리즘 만들기 어렵다. 과거 attempts: find edges, corners.. ⇒ 따라서, Data-driven approach : collect dataset, Use ML to train, Evaluate on new images. CIFAR10 : dataset with 10 categories, 50k train images, 10k test images Nearest Neighbor Nearest Neighbor : (따로 train 필요 없음.) 새로운 데이터(흰색)을 어디로 분류할거냐? 가장 가까운 1개의 데이터의 분류를 따라감. K=3이면, 흰색과 가장 가까운 3개의 데이터를 보고 따라감. 그림 참조 : K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 쉽게 ..
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AI
cs231n Deep Learning for Computer Vision 1.Introduction
파편적으로 공부해온 것들이 정리가 안되는 측면이 있어서, stanford의 computer vision강의를 듣기 시작하였습니다. 아무래도 이미 배웠던 내용들이라 이해가 잘 되는 편이었기에 해외의 유명 대학에선 어떻게 강의를 하는지 궁금증이 같이 해결되는 것 같습니다. 이는 유튜브에 올라와있고 2017년 버전이 유명한거 같네요. 개인 공부를 위해 정리한 내용입니다. 과거 생물체 개체수 갑자기 증가 ⇒ eye 때문이라는 연구? (그만큼 시각의 중요성) 어떻게 시각적 이미지를 인식하는지?에 대한 많은 연구가 진행됨. 다만 어려움. 물체인식이 어렵다면 image segmentation부터 하자. 1990년대 : SVM, boost, graphical model.. 혁신적 변화의 시작 - ImageNet(200..
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논문 Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey
[2211.05244] Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey (arxiv.org) Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or hea ..
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AI 세부 분야별 최신 trend 및 논문 찾는 방법
안녕하세요 오늘은 AI 세부 분야에서 최신 트렌드와 논문을 찾는 방법에 대해 소개드리려 합니다. AI분야는 정말 매일매일 새로운 논문이 쏟아지고 있습니다. Stable Diffusion 모먼트와 ChatGPT로 인해 생성형 AI분야도 큰 관심받았는데, 1년도 안되어서 해당 분야에서는 많은 변화들이 있었죠~ AI의 다양한 세부 분야에서 어떻게 최신 트랜드를 찾을 수 있는 방법은 아래의 사이트에서 가능합니다. Papers with Code라는 사이트로, 논문과 해당 논문 구현해놓은 코드들이 같이 올라오는 사이트입니다. 무엇보다 분야별로 그리고 세부 항목별로 카테고리가 잘 나눠져 있어서, 큰 그림을 파악하는 데에도 큰 도움이 됩니다. 아래와 같이 페이지에 들어가서 Browse State-of-the-Art를 ..
