분류 전체보기 (22) 썸네일형 리스트형 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.. 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 .. 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.. 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 .. 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 .. 이전 1 2 3 4 5 다음
