'Deep Learning' 카테고리의 글 목록
본문 바로가기

Deep Learning

(4)
Logistic Regression cost function MLB2024 | Neural Networks and Deep Learning by CourseraCross Entropy Loss functionIf y=1 : make L = -log^y small => make ^y large, in sigmoid ^y ≈ 1If y=0 : make L = -log(1-^y) small => make 1-^y large => make ^y small, in sigmoid ^y ≈ 0  ∴ label (ground truth) 이 주어졌을 때 loss function을 통해 파라미터가 gt와 같은 값으로 학습할 수 있도록 구현된 식 Loss function : in single training exampleCost function : is the cost of you..
[강의] ML/DL 핵심 개념 정리 원티드 프리온보딩 6월 챌린지 AI 세션 3일차발표자 : 김도현 대표님날짜 : 2024-06-10시간 : 19:00-21:00 (2h) [목차]- 머신러닝 핵심개념 정리- 딥러닝 핵심개념 정리머신러닝더보기데이터 전처리 Raw Data의 특징잡음 Noise 결측값 Missing Value 이상값 Outlier 불일관성데이터의 노이즈, 결측치, 이상값 발생 원인입력 오류측정 오류실험 오류표본추출 오류자연적 이상값데이터 전처리 기술데이터 유형 변환평활화 (Smoothing)집계 (Aggregation)정규화 (Normalization) : 각 데이터 (특성)을 같은 Scale이 되도록 값을 변환하는 작업일반적으로 Min-max scaling 많이 사용일반화, 표준화 (Standardization) : 각 데이..
[CS231n] Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Standford Univers 강의 자료강의 공식 사이트 : https://cs231n.stanford.edu/index.html Spring 2017 강의 on Youtube : https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv Spring 2017 강의 프로젝트 리포트 : https://cs231n.stanford.edu/2017/reports.html 강의 노트 (Spring 2024 숙제 리스트, 사전지식 강의) : https://cs231n.github.io/ Github : https://github.com/cs231n/cs231n.github.io번역 자료영어 자막 한글 번역본 : https://github.com/visionNoob/CS23..
Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution (EDSR) Github Link : https://github.com/sanghyun-son/EDSR-PyTorch/tree/master Youtube Link : https://www.youtube.com/watch?v=OMIqkn2DCUk Super Resolution (SR) : 저해상도 이미지를 고해상도로 만드는 기법 - Type 1 Approach (PSNR) : 저해상도 이미지에 충실하게 고해상도 이미지를 만들어 냄 - Type 2 Approach (MOS) : 비슷하지만 다른 실제같은 이미지를 만들어 냄 SRGan : 패치보다 훨씬 작은 단위의 패턴들을 실제 이미지 처럼 만들어 줌으로써 PSNR 값은 낮지만 photo realistic 한 결과를 냄 Measure : MOS -> PSNR PSNR : ..