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Perceptron : 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 기본 수식 : y = wx + b 위 사진에서 우리는 y값을 만족하는 w, b값을 찾을 것이다. 우리는 원하는 출력값을 뽑아내는 w(weight 가중치), b(bias 편향) 값을 찾아야한다. 초기에는 이 값들이 랜덤하게 정해지게 된다. optimizer가 loss값을 보고 w, b값을 조정하는 과정의 반복을 통해 w, b값을 찾아낸다. 이것이 학습하는 과정이다. MLP perceptron layer가 여러 개 겹쳐..
Image Segmentation 이미지에서 픽셀 단위로 영역을 분리하는 것 Semantic segmentation 이미지의 각 픽셀이 어느 클래스에 속하는지 알아내는 것 대표적 모델 : FCN (Fully Convolution Networks) Instance segmentation semantic segmentation에서 한 발 더 나아가 같은 클래스의 객체들도 각각의 instance로 구분해내는 것. Semantic Segmentation https://bskyvision.com/491 semantic segmentation의 목적과 대표 알고리즘 FCN의 원리 요즘 semantic segmentation을 활용하는 연구를 하나 진행하고 있다. semantic segmentation, 이름만 봐서..
https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/transforms_tutorial.html 변형(Transform) — PyTorch Tutorials 1.9.0+cu102 documentation Note Click here to download the full example code 파이토치(PyTorch) 기본 익히기 || 빠른 시작 || 텐서(Tensor) || Dataset과 Dataloader || 변형(Transform) || 신경망 모델 구성하기 || Autograd || 최적화(Optimization) || 모델 저 tutorials.pytorch.kr 변형(TRANSFORM) 데이터가 항상 머신러닝 알고리즘 학습에 필요한 최종 처리가 된 상태로 제공되지..
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https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/data_tutorial.html Dataset과 Dataloader — PyTorch Tutorials 1.9.0+cu102 documentation Note Click here to download the full example code 파이토치(PyTorch) 기본 익히기 || 빠른 시작 || 텐서(Tensor) || Dataset과 Dataloader || 변형(Transform) || 신경망 모델 구성하기 || Autograd || 최적화(Optimization) || 모델 저 tutorials.pytorch.kr Dataset과 Dataloader Dataset torch.utils.data.Dataset 샘플과 ..
https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/data_tutorial.html Dataset과 Dataloader — PyTorch Tutorials 1.9.0+cu102 documentation Note Click here to download the full example code 파이토치(PyTorch) 기본 익히기 || 빠른 시작 || 텐서(Tensor) || Dataset과 Dataloader || 변형(Transform) || 신경망 모델 구성하기 || Autograd || 최적화(Optimization) || 모델 저 tutorials.pytorch.kr Pytorch open source machine learning framework torchvisio..
선언 var : 중복 선언이 가능 var a = 10 var a = 20 이래도 에러 안 남. 마지막에 할당한 값이 변수에 저장됨 단, 초기화 없이 선언만 한 경우에는 선언문 자체가 무시됨(에러는 발생 X) const, let : 중복 선언 불가 이미 선언한 변수를 또 선언할 경우, 에러가 발생 var에 비해 코드의 안정성 높여줌 재할당 가능 여부 var, let : 값의 재할당 가능 const : 불가능 스코프 var : 함수 레벨 스코프(function-level scope) 함수 내부에 선언된 변수만 지역변수. 나머지는 모두 전역변수 let, const : 블록 레벨 스코프(block-level scope) 함수 내부는 물론, if문이나 for문 등의 코드블럭{ … }에서 선언된 변수도 지역변수 결..
