AI/cs231n (3) 썸네일형 리스트형 [cs231n] Lecture 3 | Loss Functions and Optimization Stanford의 유명 강의인 cs231n을 수강하고 정리한 글이다. 해당 강의는 유튜브에서 무료로 볼 수 있다. 3강 - https://www.youtube.com/watch?v=h7iBpEHGVNc&t=2096s 오늘은 3강인 Loss Functions and Optimization에 대해 정리해 보려 한다. ✏️ Recall 저번 시간에 KNN 알고지름과 Linear Classification 에 대해 알아보았다. 예시에서는 W (가중치) 값을 랜덤으로 정해놔서 정확도가 떨어졌었는데 이를 해결하기 위해 W값을 정해야한다. 그렇다면, W값은 어떻게 정할까? ✏️ Loss Function 직전 강의에서 나왔던 예시이다. 고양이는 자동차로 인식하였고, 개구리 또한 자동차로 인식한 것을 볼 수 있다. 여기.. [cs231n] Lecture 2 | Image Classification Stanford의 유명 강의인 cs231n을 수강하고 정리한 글이다. 해당 강의는 유튜브에서 무료로 볼 수 있다. 2강 - https://www.youtube.com/watch?v=OoUX-nOEjG0&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=3 오늘은 2강인 Image Classification에 대해 정리해 보려 한다. ✏️ Image Classification Image Classification은 어떤 사진에 대해 정해진 Lables 중 하나를 고르는 것이다. 우선 컴퓨터는 우리가 보는 것처럼 사진을 보지 않는다. 그저 수많은 숫자의 배열로서 본다. 위와 같은 고양이 사진을 아래와 같은 숫자로 보는 것 근데 이렇게 숫자로 보면 각도, 조명 등에 따라 숫자가.. [cs231n] Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Stanford의 유명 강의인 cs231n을 수강하고 정리한 글이다. 해당 강의는 유튜브에서 무료로 볼 수 있다. https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=1 오늘은 1강인 Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 에 대해 정리해 보려고 한다. ✏️ A brief history of vision 약 5억 4천만년 전, 생물의 종이 증폭되는 사건이 있었다. 이를 생명의 빅뱅이라 하며, 앤드류 파커(Andrew Parker)는 이때 최초의 눈이 생겨 났다고 말한다. (눈이 생김으로써 생물의 수가 늘었다고 말하.. 이전 1 다음
