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목록CNN (6)
newhaneul
[Stanford Univ: CS231n] Spring 2025 Assignment2. Q4(PyTorch on CIFAR-10)
본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://github.com/cs231n/cs231n.github.io/blob/master/assignments/2025/assignment2.md cs231n.github.io/assignments/2025/assignment2.md at master · cs231n/cs231n.github.ioPublic facing notes page. Contribute to cs231n/cs231n.github.io development by creati..
[Stanford Univ: CS231n] Spring 2025 Assignment2. Q3(Convolutional Neural Networks)
본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://github.com/cs231n/cs231n.github.io/blob/master/assignments/2025/assignment2.md cs231n.github.io/assignments/2025/assignment2.md at master · cs231n/cs231n.github.ioPublic facing notes page. Contribute to cs231n/cs231n.github.io development by creati..
[Stanford Univ: CS231n] Lecture 5. Convolutional Neural Networks
본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다.https://youtu.be/bNb2fEVKeEo?si=8DNlIo7JHLY1WAf8 https://github.com/cs231n/cs231n.github.io GitHub - cs231n/cs231n.github.io: Public facing notes pagePublic facing notes page. Contribute to cs231n/cs231n.github.io development by creating an account on GitH..
[Stanford Univ: CS231n] Lecture 1. Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다.https://youtu.be/vT1JzLTH4G4?si=3ukwLkaeVy13N4lU https://github.com/cs231n/cs231n.github.io GitHub - cs231n/cs231n.github.io: Public facing notes pagePublic facing notes page. Contribute to cs231n/cs231n.github.io development by creating an account on GitH..
[Seoul National Univ: ML/DL] Lecture 14. Convolutional Neural Network
본 포스팅은 서울대학교 이준석 교수님의 M3239.005300 Machine Learning & Deep Learning 1을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다.이준석 교수님에게 강의 자료 사용에 대한 허락을 받았음을 알립니다.https://youtu.be/poxVMbBVbkU?si=we1lyc5WToBhfsuD 0. 들어가기 전에.. 이전 Lecture에서 배운 Fully Connected layer의 경우 아래의 신경망 구조를 띤다고 하였다. CNN에 대해 들어가기 전에 이미지로부터 패턴을 인식하는 방법에 대해 생각해보자. 만약 이미지로부터 찾고자 하는 패턴이 있다면 그 패턴에 높은 score를 주는 filter를 설정하면 될 것이다. 그리고 우리는 이미지에서 패턴이 어디에 있는..
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝1: Chapter 7] 합성곱 신경망(CNN)
본 포스팅은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1을 토대로 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. 해당 도서에 나오는 Source Code 및 자료는 GitHub를 참조하여 진행하였습니다. https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 사용된다. 특히 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 거의 다 CNN을 기초로 하고 있다. 7.1 전체구조 CNN은 합성곱 계층(convolutional layer)와 풀링 계층(pooling layer)로 구성된다. 지금까지 공부한 신경망은 인접하는 계층의 모든 뉴런과 결합되어 있었다. 이를 완전연..