인공지능13 [Paper Review] Image style transfer using CNN 이번 포스팅에서는 CVPR 2016에 나온 style transfer 논문을 리뷰할 예정이다. 해당 논문은 우리가 원하는 이미지를 원하는 그림 스타일(화풍)에 적용하는 방법을 제시한다. paper: https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/html/Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR_2016_paper.html CVPR 2016 Open Access Repository Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge; Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 2414-.. 2023. 12. 23. 활성화 함수에 대한 이해 딥러닝 공부를 시작하면 여러가지 개념이 뒤죽박죽 되어 정리되지 않는 경우가 생기기 마련이다. 개념 하나 그 자체만 생각하면 이해하기 쉬운데 그래서 그게 어떻게 딥러닝의 학습과 연관지어 생각할 수 있는지 의문이 든다. 딥러닝 초보자인 우리를 헷갈리게 하는 개념들 중 하나인 활성화 함수에 대해 이해해보도록 하자! 1. 활성화 함수란(activation function)? 활성화 함수가 무엇인지 알기 위해 먼저, 활성화라는 단어를 생각해볼 필요가 있다. '활성화'라는 것은 input에 대하여 output을 결정할 때 어떠한 조건에 따라 결정되는 것을 의미한다. 따라서 활성화 함수는 입력에 따라 출력을 결정하게 하는 함수를 의미한다. 활성화 함수가 달라짐에 따라 같은 입력에 대해서도 다른 출력을 낼 수 있는 것.. 2023. 12. 1. 데이터 전처리 기법 : 결측치 / 중복 / 이상치 데이터 딥러닝은 데이터 기반의 학습이 이뤄지기 때문에 데이터가 어떻게 구성되고 있는지(값의 분포 등등)에 따라 딥러닝이 학습하는 파라미터가 올바르게 업데이트가 되지 못하고 모델의 성능이 달라지기도 한다. 뿐만 아니라, 적절히 전처리 된 데이터는 데이터 분석에도 좋은 결과를 나타낸다. 이를 통해 데이터가 보여주는 숨은 의미가 무엇인지 잘 파악할 수 있다. 즉, 데이터에 의해 딥러닝의 성능이 떨어지는 경우와 데이터 분석 결과의 신뢰도가 낮아지는 경우를 막기 위해 데이터 전처리를 사용한다! 또한 전처리에는 다양한 기법이 존재한다. 각 기법마다 적용해야하는 데이터 유형이나, 기준이 다 다르기 때문에 하나하나 포스팅할 예정이다. 1. 결측치 / 중복 / 이상치 데이터 2. 표준화(standardizaiton) 3. 정규.. 2023. 10. 18. 딥러닝의 전반적인 학습 과정 딥러닝은 도대체 어떻게 사람을 흉내내서 문제를 해결할까?딥러닝의 학습이 이뤄지는 과정에 대해서 큰 틀에서 쉽게 알아보자!1. 딥러닝이란?2. 데이터 기반의 학습3. 손실 함수4. 옵티마이저요즘에는 다양한 딥러닝 모델이 우리의 삶에 녹아들어 여러가지 문제를 사람인 듯이 해결한다.마치 '사람처럼'이라는 것은 '사람의 관점'에서 '생각의 과정'이 비슷하다고는 할 수 없지만,'결과적'으로는 매우 비숫하다. 그렇다면 어떻게 딥러닝은 인간이 생각하는 결과와 비슷한 결과를 낼 수 있을까? 1. 딥러닝이란?딥러닝이란 인공지능의 한 분야로, 요즘 주목받는 생성형 AI, multi-modal 등의 모델이 모두 딥러닝 기반의 모델이다.딥러닝은 입력을 받아 출력을 내는 과정을 사람의 신경세포를 모방하여 만들었다고 한다. 이를.. 2023. 10. 17. 이전 1 2 다음
