[CS231n]Lecture06-Training Neural Networks
Optimization을 통해서 네트워크의 파라미터를 학습시킬 수 있다. Loss가 줄어드는 방향으로 이동하는데 이것은 gradient의 반대 방향으로 이동하는 것과 같다. Mini-batch SGD 알고리즘으로 가중치들(네트워크의 파라미터)을 업데이트하는 과정은 다음과 같다. Mini-batch SGD로 가중치 업데이트 과정Loop: 데이터의 bat
Optimization을 통해서 네트워크의 파라미터를 학습시킬 수 있다. Loss가 줄어드는 방향으로 이동하는데 이것은 gradient의 반대 방향으로 이동하는 것과 같다. Mini-batch SGD 알고리즘으로 가중치들(네트워크의 파라미터)을 업데이트하는 과정은 다음과 같다. Mini-batch SGD로 가중치 업데이트 과정Loop: 데이터의 bat
CNN의 역사는 생략하겠다. CNN의 기본적인 구조기존의 Fully connected Layer와 CNN의 주된 차이점은 기존의 이미지 구조를 보존시킨다는 점이다. 그리고 필터가 가중치 역할을 하는 것이라고 생각하면 될 것이다. 간단히 표현하자면, 필터를 통해 이미지를 슬라이딩하면서 공간적으로 내적을 수행하는 방식이 CNN 구조이다. 더 자세히 말하자면,
기본적으로 Computer vision에서 가장 핵심이 될 수 있는 작업은 Image Classification이라고 할 수 있을 것이다. Image classification이 가능하면 detection, segmentation, captioning 작업들이 수월하게 작업이 가능해진다. 이미지는 기본적으로 3차원의 배열 형태로 [0, 255] 사이의 수로
결국 문제는 Distribution 모바일 앱 시장을 생각해 보면 알수 있듯이 초창기에는 신기해서 앱을 다운로드하던 시정이 있었지만, 현재는 앱을 다운로드하지 않는 트렌드를 알 수 있다. 클라우드 서비스의 성장과 SaaS의 성장으로 인래 많은 스타트업이 생겼지만, 그 중 대부분이 실패를 한다. 그 이유는 유통때문이다. 즉, 빈약한 유통채널을 가지고 있기 때
Growth hacking outlineStart up? 에어비앤비, 우버, 비바리퍼블리카(토스), 우아한형제들(배달의 민족), VCNC의 타다 등의 회사 확장가능하고 반복가능한 사업모델을 탐색하기 위해 고안되어진 임시조직 아직 잘 작동하는 사업 모델을 찾아내지 못한 기업을 의미하며, 사업 모델이 잘 작동한다면 Established company라고 부를
베이지안 심리 상태 베이지안 추론은 불확실성을 유지한다는 점에서 기존의 전통적인 통계적 추론과 다르다. 위의 말을 읽었을때 개인적으로 통게학을 전공한 나로써는 이해가 잘 가지 않았다. 왜냐하면 통계라는 학문 자체가 불확실성을 기반으로 하는 것이 아닌가라는 의문이 들었기 때문이다. random한 것에서 확률적으로 높은 것을 찾아내는 것인데 말이다. 우선 확
제목(Hedings), 단락(Paragraph) 도출하는 과정단락(Paragraph) 사용자가 가장 많이 읽는 콘텐츠는 단락으로 단락은 p요소로 구성된다. 제목의 단계(Hedings Level 1 - 6) 사용자가 가장 먼저 읽은 콘텐츠는 제목으로 제목은 h요소로 구성된다. h1 요소는 문서에서 단 한번만 사용하며 HTML5에서는 섹션 콘텐츠 마다 사용
우선 코드를 작성할때 HTML 코드는 tag name에 대문자로도 작성이 가능하나, 소문자로 작성하는 것을 권하며 코드 간 들여 쓰기를 하는 이유는 HTML 요소 간 관계(부모, 자식, 형제)를 구분하기 용이 함에 들여쓰나, 브라우저는 코드가 한 줄 이어도 해석하는데 아무런 문제가 없다. DTD(표준 호환모드)문서 유형 정의(Document Type Def
우선 지금부터 설명하는 내용은 패스트캠퍼스의 교육과정에서 배운 내용과 제 나름대로 책을 읽어가며 정리하는 내용을 바탕으로 작성하는 글입니다. 딥러닝 기초딥러닝? ML분야에서나 AI분야에서 활발하게 이용하고 있는데 간단히 말하자면, 여기서 말하는 ‘deep’은 학습을 수행하는 신경망(혹은 그에 상응하는 다른 것)의 층수가 ‘깊다’라는 의미이다. 즉, 여러층을
HTML 문서 작성을 위해 알아야 할 기본 문법웹 페이지는 head 영역과 body영역으로 구성 된다. Head Page title(웹 페이지의 제목으로 브라우저 탭에 표시된다.) 만약 위의 값이 한글인데 깨지게 된 경우는 console창에서 document.characterSet을 쳐보면 인코딩 방식을 확인 할 수 있으며 meta 태그에 charset
HTML(Hyper Text Markup Language)이란?? Hyper Text란? text의 밑줄이 거지게되어 사용자가 이걸 눌르면 연결되어있는 링크로 연결된다. 구조를 설계할 때 사용되는 언어이며, 하이퍼링크 시스템으로 이루어져 있다. 확장자는 htm, html으로 가지며, 이 파일은 단순한 텍스트 파일에 불과하지만, 이 파일을 웹브라우져가 화
크롤링과 스크래핑 웹페이지에의 정보를 추출하기 위한 프로그램을 웹 크롤러(Web Crawler) 또는 단순하게 크롤러(Crawler)라고 한다. 크롤러는 스파이더(Spider) 또는 봇(Bot)이라고 부르기도 하는데, 예를 들어 구글에서 우리가 검색할 경우 빠르게 검색 할 수 있는 이유 중의 하나는 바로 웹검색 엔진이 미리 전 세계의 웹사이트를 수집하고 저
Hexo로 나만의 블로그 만들기! Hexo는 쉽고 빠르고 강력한 블로그 프레임워크입니다. Node.js만 조금 알고 있다면 자신의 취향에 맞게 커스터마이징 할 수 있어서 좋습니다. 또한 템플릿 엔진으로는 Swig 또는 EJS 를 주로 사용합니다. 작성 시 사용할 수 있는 언어로는 HTML, Markdown, AsciiDoc 등이 있습니다. 이 글은 그
Feature and Feature vector Feature와 Feature vector에 대해 설명하기 위해 아래 몽타주를 예를 들어 설명해 볼 것이다. 몽타주는 목격자들에 의해 범인의 특징을 합쳐 만든것으로 범인을 대표할 만한 특징을 알 수 있도록 해야할 것이다.
Computer Vision Computer Vision 컴퓨터를 이용하여 정지 영상 또는 동영상으로부터 의미 있는 정보를 추출하는 방법을 연구하는 학문 즉, 사람이 눈으로 사물을 보고 인지하는 작업을 컴퓨터가 수행하게끔 만드는 학문 아래 그림과 같이 사과라는 이미지를
Least Squares Problem 앞서 말했던 것과 같이 크기가 m×n 행렬에 대해 Ax=b를 푼다면, 풀려는 방정식의 개수가 미지수의 개수보다 많기 때문에 해가 존재하지 않게 된다. 우리가 분석하려는 데이터들은 대체로 이런 Over-d
아래 내용은 김도형 박사님의 선형대수 강의안, edwith의 인공지능을 위한 선형대수 강의와 KOCW의 한양대학교 이상화 교수님의 선형대수학 강의를 보고 정리한 내용이다. 행렬에 의해서의 변환 또는 함수에 대해 정리해 볼 것이다. Transformation Domain
아래 내용은 김도형 박사님의 선형대수 강의안, edwith의 인공지능을 위한 선형대수 강의와 KOCW의 한양대학교 이상화 교수님의 선형대수학 강의를 보고 정리한 내용이다. 우선 이전에 언급했듯이 solution가 존재하려면 solution 벡터가 선형시스템이 이루는 S