전체 글380 [2024-2] 문지영 - deeplearning: Deep Feedforward Networks (1) https://www.deeplearningbook.org/contents/mlp.html https://www.deeplearningbook.org/contents/mlp.html www.deeplearningbook.org I. Deep Feedforward Networks0. 심층신경망이란?deep feedforward networks는 deeplearning의 핵심으로, 목표는 어떤 함수 $f^*$를 근사approximate하는 것이다. 이 순방향 신경망은 하나의 사상map $y= f(x;\theta)$를 정의하고, 함수를 가장 잘 근사하는 파라미터 $\theta$의 값들을 학습한다. (1) feedforward정보가 앞쪽으로만 흘러감: $x$를 입력으로 하여 평가되는 함수를 통과한 후 출력 $.. 2025. 1. 4. [2024-2] 문지영 - deeplearning: Introduction https://www.deeplearningbook.org/contents/intro.html https://www.deeplearningbook.org/contents/intro.html www.deeplearningbook.org I. 인공지능이란0. 인공지능의 가능성 프로그래밍이 가능한 컴퓨터가 등장했을 때부터 이러한 기계가 인간과 같은 지능을 갖출 수 있을까에 대한 궁금증이 있어왔음. 인간에게는 직관적이고 쉬운 문제인 단어 인식이나 이미지에서 특정 얼굴을 알아보는 것과 같은 문제가 컴퓨터에게는 어려운 과제. 컴퓨터는 개념들의 계통구조를 이용하여 경험으로부터 배우고 세상을 이해할 수 있음. 복잡한 개념의 하위 개념, 그리고 그 개념의 하위 개념으로 내려가는 계통구조를 활용: 심층학습deep lear.. 2025. 1. 4. [2025-1] 임재열 - DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models) DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)은 2020년 Jonathan Ho 등이 제안한 모델입니다. [DDPM]https://arxiv.org/abs/2006.11239 Denoising Diffusion Probabilistic ModelsWe present high quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics. Our best results are obtained by training on a weighted .. 2025. 1. 4. [2024-2] 유경석 - YOLOv5, YOLOv9, YOLOv11 [YOLOv5]https://arxiv.org/pdf/2304.00501v6 YOLOv5는 따로 오피셜 논문이 있지는 않지만, 위 survey 논문에서 YOLOv5의 구조와 특징에 대해 간략하게 설명하였다.YOLOv5YOLOv4 이후 몇 달만에 출시한 경량화 모델로, Darknet 대신 Pytoch에서 개발됨다양한 Scale 버전 : YOLOv5n (nano), YOLOv5s (small), YOLOv5m (medium), YOLOv5l (large), YOLOv5x(extra large)로 나뉘어 각각 어플리케이션과 하드웨어 사양에 맞게 convolution layer의 폭과 깊이가 차이남.YOLOv4 이후 성능 개선 : 속도는 더 빠르고, 더 높은 정확성을 보임.MS COCO data set te.. 2025. 1. 4. 이전 1 ··· 65 66 67 68 69 70 71 ··· 95 다음
