Programming/Deep Learning (3) 썸네일형 리스트형 딥러닝 겉핥기 with pytorch - 합성곱신경망/시계열분석 본 글은 "딥러닝 파이토치 교과서" 책을 겉핥으면서 개인 공부 목적으로 작성되었습니다. 왜 합성곱층이 필요한가? 순전파-역전파 과정에서 계산 과정이 복잡하고 많은 자원을 잡아먹음. 이미지 전체를 한 번에 계산하는 것이 아니라 이미지의 국소적 부분을 계산함으로써 시간과 자원을 절약하여 이미지의 세밀한 부분 분석 2D 이미지의 공간적 구조를 무시하는 문제점 해결 합성곱 신경망 구조 입력층(Input layer) Height * Width * Channel의 3차원 입력 데이터 합성곱층 입력 데이터에서 특성을 추출하는 역할 수행 입력 이미지에 필터/커널을 통해 모든 영역을 훑으면서 특성 맵(feature map) 추출. 필터는 주로 3*3, 5*5로 잡으며 스트라이드(stride)를 통해 간격만큼 이동하면서 .. 딥러닝 겉핥기 with pytorch - 합성곱신경망 본 글은 "딥러닝 파이토치 교과서" 책을 겉핥으면서 개인 공부 목적으로 작성되었습니다. 왜 합성곱층이 필요한가? 순전파-역전파 과정에서 계산 과정이 복잡하고 많은 자원을 잡아먹음. 이미지 전체를 한 번에 계산하는 것이 아니라 이미지의 국소적 부분을 계산함으로써 시간과 자원을 절약하여 이미지의 세밀한 부분 분석 2D 이미지의 공간적 구조를 무시하는 문제점 해결 합성곱 신경망 구조 입력층(Input layer) Height * Width * Channel의 3차원 입력 데이터 합성곱층 입력 데이터에서 특성을 추출하는 역할 수행 입력 이미지에 필터/커널을 통해 모든 영역을 훑으면서 특성 맵(feature map) 추출. 필터는 주로 3*3, 5*5로 잡으며 스트라이드(stride)를 통해 간격만큼 이동하면서 .. 딥러닝 겉핥기 with 파이토치 - 1 본 글은 "딥러닝 파이토치 교과서" 책을 겉핥으면서 개인 공부 목적으로 작성되었습니다. 1. 딥러닝의 출현. 다수의 신호 흐름을 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는 퍼셉트론이라는 선형분류기가 기원. 하지만 단층 퍼셉트론은 AND/OR 게이트로만 동작하며 XOR게이트와 같이 비선형적 분리를 하지 못함. 이를 극복하기 위해 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층을 두어 비선형적으로 분리되는 데이터도 학습이 가능하도록 다층 퍼셉트론이 제안되었고 이 은닉층이 여러개 있는 신경망을 심층 신경망, 다른 이름으로 딥러닝이라고 하게 됨. 2. 딥러닝의 구조. 딥러닝은 입력층, 출력층, 두 개 이상의 은닉층으로 구성되어 있음. --- 입력층: 데이터를 받아들이는 층 은닉층: 입력노드로부터 받아들인 값의 가중합을 계.. 이전 1 다음