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4/14 목 목요일! 오늘은 CNN을 실제 코드로 구현해본다! 이미지 한 장 : 2차원(X, T) → Convolution Layer :: Feature Map : 2차원 여러 개 → Activation Map : 3차원 → X 데이터(이미지 정보. 이미지 개수, 세로, 가로, Channel) : 4차원 Data ▶ conv : 특징을 뽑아낸 이미지가 여러 장이 되도록 반복 작업(이미지 개수, Feature Map 세로, Feature Map 가로, filter의 개수) ▶ Pooling Layer :: conv 작업을 거친 여러 장의 데이터 사이즈를 줄임 ▶ conv :: Pooling Layer를 거친 데이터의 특징을 또 뽑아냄 ▶ FLATTEN :: 4차원 → 2차원(batch size 포함할 때) 1. Cha.. 더보기

4/13 수 수요일! CNN(Convolutional Neural Network, convnet. 합성곱 신경망)으로 들어간다! Deep Learning(Deep Neural Network)의 종류 : - Computer Vision : 컴퓨터가 이미지나 비디오를 보고 여러 객체를 식별하고 파악할 수 있도록 지원하는 Computer Science 분야. 대표적인 알고리즘은 CNN. 목적은 pixel을 이해하는 방법을 고안하는 것 - NLP(Natural Language Process) : 자연어 처리. 대표적인 알고리즘은 RNN, LSTM 이미지를 이루는 가장 작은 단위 → pixel 이미지 좌표계 (Image coordinate) - 2차원 ndarray로 표현 - pixel (세로, 가로) 1. 이미지 처리(Im.. 더보기

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