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1️⃣ AI•DS/📒 Deep learning25

[인공지능] CNN 📌 교내 '인공지능' 수업을 통해 공부한 내용을 정리한 것입니다. 1️⃣ CNN ① Architecture 👀 Convolution Neural Network 이미지 인식, 이미지 분류에서 좋은 성능을 보이는 모델이다. CNN 은 전결합 구조가 아니다 👉 시냅스 연결 개수가 적다 👉 weight 개수가 적다 💨 연산량이 적다 FC layer 보다 더 효과적으로 feature extraction 을 진행하고 이미지 데이터에 대해 좋은 성능을 보인다. ② ImageNet competition 👀 ImageNet 데이터셋 명칭으로 14000만개의 이미지 데이터셋이다. 1000개의 사물 종류에 대한 이미지가 담겨져 있다. 이미지 속에 존재하는 각 사물의 이름을 얼마나 잘 맞추는가에 관한 학술대회 ILSVRC 에.. 2022. 4. 23.

[인공지능] DNN 📌 교내 '인공지능' 수업을 통해 공부한 내용을 정리한 것입니다. 요약 ① Universal approximation theorem ② Activation function ③ DNN : why deep? ④ Random Initialization - tanh, ReLU : 가중치가 0으로 고정 - sigmoid : 가중치가 suboptimal matrix 형태로 업데이트 ⑤ Application example : Face recognition 1️⃣ Universal approximation thm , activation function ① Universal approximation theorems 👀 충분한 가중치가 적용되었을 때, MLP 로 어떠한 함수도 근사시킬 수 있다. hidden layer 에.. 2022. 4. 23.

[인공지능] MLP 📌 교내 '인공지능' 수업을 통해 공부한 내용을 정리한 것입니다. 요약 ① multiple layer 가 필요한 이유 - XOR 문제 - feature extraction and classification ② Multi-layer perceptron - gradient descent - backpropagation algorithm 1️⃣ MLP ① MLP란 👀 Perceptron vs Multi layer Perceptron Perceptron : 뉴런이 하나만 존재하는 경우 MLP (multi-layer perceptron) : 뉴런(퍼셉트론)이 여러개가 존재하며 층을 이룬다. layer : 뉴런과 뉴런 사이의 시냅스 층을 지칭함 🤔 뉴런이 열거된 부분을 layer 라고 칭하며 hidden layer.. 2022. 4. 21.

[인공지능] Basic Neural Network 📌 교내 '인공지능' 수업을 통해 공부한 내용을 정리한 것입니다. 📐 목차 ① 파블로프의 개 예제 perceptron 모델링 ② Training a Perceptron - Gradient desecent - example ③ batch computing, epoch, hyperparameter 1️⃣ Neuron 으로 '파블로프의 개' 모델링 해보기 ① Example 👀 용어 정리 Activation = Feature Synaptic weight = filter = kernel : 시냅스 강도 Thresholding = Activation Function 👀 Training 가중치를 조절하여 학습을 진행한다. 2️⃣ Training a Perceptron ① Neuron 의 수학 공식 ② Gradient.. 2022. 4. 21.

[인공지능] Introduction to AI/Deep learning 📌 교내 '인공지능' 수업을 통해 공부한 내용을 정리한 것입니다. 1️⃣ Introduction to AI ① AI Definition 👀 Rationality 목표를 최대한으로 당설할 수 있도록 합리적인 행동 (act rationally) 을 하는 것 = AI 연산을 통해 합리적인 행동을 한다는 측면에서 AI 는 컴퓨터 과학의 뿌리다. 👀 약인공지능 vs 강인공지능 Narrow AI : 체스두기, 엘레베이터 조절하기 등과 같은 특정한 (specific) 문제를 해결하는 인공지능 Strong AI : 인간의 인지 능력에 대한 범위까지 능가하는 인공지능 (act & thinking) ② History of AI 👀 역사 50/60년대 : Neural network 의 등장 (인공뉴런의 개념) 💨 모호성/복.. 2022. 4. 21.

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