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CNN을 이미치 처리에 쓰는 이유 (affine layer, FC layer, MLP)1) Tech 2020. 3. 8. 11:57
CNN을 연구하다 보면 본질적인 궁금증이 생길겁니다. 왜? DNN중에서 CNN이 image 처리에서 강점을 보일까입니다. 저도 이제까지 이유는 알고는 있지만 정확하게는 설명을 못하는 부분이기도 해서 이렇게 정리합니다. ======================================================== DNN은 다음과 같은 순서대로 공부를 많이할겁니다. Perceptron -> MLP (Multi-layer Perceptorn) -> CNN (Convolutional Neuron Network) 1. Perceptron은 말그대로 인간의 brain의 신경세포(Neuron)에서 motiv를 얻었습니다. 2. MLP는 Perceptorn을 여러개 FC layer을 쌓은 것입니다. MLP의 l..
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1-3. (Matlab) 그래프 겹쳐 그리는 방법!2) Tech 2020. 3. 6. 18:38
안녕하세요!! 오늘은 매트랩에서 그래프를 겹쳐 그리는 3가지 방법에 대해서 이야기해보려합니다! 명령창으로 이동하겠습니다! 1. hold on/off 로 그래프 겹치기 clear; clc; close all; (close all; -> 모든 그래프창 닫기 ) 예로 몇가지 그래프를 그려보겠습니다. x = -10:0.01:10; y = sin(x); y2 = cos(x); y3 = atan(x); -> atan: 역탄젠트 plot(x,y) -> figure1 창에 y=sin(x)그래프 생성 hold on -> figure1 창 hold on plot(x,y2) -> figure1 창에 y=cos(x)그래프 생성 plot(x,y3) -> figure1 창에 y=tan-1(x) 그래프 생성 hold off -> ..
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Technical Support 팀 소개Technical Support 팀 소개 2020. 3. 2. 16:24
TST(Technical Support Team)는 Deep learning에 관련된 여러 주제에 대해서 연구하는 팀입니다. 지금 현재 연구 주제들은 다음과 같습니다. *Deep learning *Convolutional Neural Network (CNN) *Image Classification *Object Detection *Signal Processing 현재 멤버 소개 - Y대학원 전기전자에서 통합과정 대학원생 - L전자 회사원 궁금한 점이 있으시면 optimizingnn@gmail.com, mhcqwe92@gmail.com 으로 연락 주시면 감사하겠습니다.
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[Tip!] Jupyter notebook 단축키 모음2) Tech 2020. 3. 2. 09:54
안녕하세요!! 오늘은 Jupyter notebook 사용시 자주 사용되는 단축키 모음을 이야기하려 합니다. Jupyter notebook 단축키 먼저 코드를 입력할 수 있는 모드의 단축키 입니다. - 편집(Code 입력) 모드 단축키 (일반 문서 편집기와 거의 동일합니다!) Ctrl + a -> 해당 셀 전체 선택 Ctrl + c,v,x -> 셀 내용 복사, 붙여넣기,잘라내기 Ctrl + z -> 해당 셀 실행 취소 (code 입력모드에서 실행취소가 가능합니다!! 즉, 선택한 셀 내에서 가능) Ctrl + / -> 해당 셀 커서가 위치 된 곳 주석 처리, 주석처리 해제 Ctrl + ] -> 커서위치한 곳에서 들여쓰기(Tab) Ctrl + enter -> 해당 셀 실행 Ctrl + y -> 해당 셀 다시 ..
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[Tip!] github에서 csv file(파일) 다운로드 받는 법2) Tech 2020. 2. 28. 23:55
안녕하세요!! 이전 게시물인 1. (Matlab) 알아두면 유용한 매트랩, 그래프 생성 에서 사용한 git에 공유된 csv 파일을 사용했었는데요. 그래서 오늘은 Github에서 파일 다운로드 받는 법을 공유해볼까합니다! git에 접속 후 Clonning을 통해 전체를 받는 방법도 있지만, 급하게 csv파일만 받으려는 경우가 있을 때, 원하는 csv파일 만 다운로드 하는법은 굉장히 간단합니다. 먼저 파일이 있는 git으로 접근해보겠습니다. CLIK! ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ https://github.com/HyunchanMOON/lessons/tree/master/lessons git 접속시 화면의 csv 파일을 클릭합니다. 위 화면에서 Raw를 Click 합니다. 새로운 창에서 csv 파일의 content..
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epoch / batch / iteration1) Tech 2020. 2. 28. 00:11
DNN을 연구하다보면 많은 단어들이 생소할것입니다. DNN training 실제 코드를 돌려보면 epoch / batch / iteration 와 같은 단어들이 자주 보입니다. 저는 보다 이해하기 쉬운 저만의 언어로 표현하는게 중요하다고 생각하여 이렇게 작성합니다. 1. epoch = CNN기준, training set(수만~수백만개)의 모든 image data가 한 번씩 training(forward propagation + Backpropagation)을 진행한 상태 2. batch size = DNN training에서 gradient를 계산할때, 매 iteration마다 training set에서 가져오는 일부 image data의 양 3. iteration = GPU memory(GDDR)의 한..
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CNN이 다루는 문제들 (Classification, Localization, Segmentation)1) Tech 2020. 2. 25. 01:17
Computer Vision (CV)분야는 image를 다루는 전문 분야입니다. CV에서 다루는 문제로는 크게 Classification, Localization, Segmentation으로 3가지가 있습니다. DNN 중에서도 Image 처리에 높은 Accuracy를 달성하는 Convolutional Neural Network (CNN) 또한 해당 문제들을 풀기 위해 계속해서 연구되고 있습니다. CNN을 공부하기에 앞서 이를 알고 가면 좋을거 같아 정리하여 남깁니다. ========================================================== 1. Classification (분류) : image를 보고 해당 image의 object가 무엇인지 예측하는 문제 ex) 강아지 i..
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Data set의 분류 (Training / Validation / Test)1) Tech 2020. 2. 24. 00:02
Machine Learning은 Data를 training data, validation data와 test data 3개로 나눠 Training, Validation, Test를 수행한다. 먼저, traning data를 사용하여 training하면서 최적의 parameter를 찾는다. (Output으로 pre-trained weight가 나옴) Validation data를 사용하여 user가 설정하는 Hyper parameter의 적정값을 찾아낸다. 그다음 test data를 사용하여 앞서 training한 model의 Accuracy를 측정한다. (pre-trained weight를 가지고 test를 진행) 1. Training Data : Network Model의 weight을 학습시키기 위한..