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욱이의 냉철한 공부

[RNN 개념정리] RNN/LSTM 기본개념

LSTM(model)을 이해하기 전에 Sequence(data 특징)와 RNN(model)을 차례로 애해하는 것이 우선입니다. ​ 참고로 Sequence data를 다루는 model을 Sequence model이라고 합니다. 이 Sequence model에 대표적으로 RNN, GRU, LSTM이라는 model들이 있습니다. 여기서 LSTM은 RNN보다 더 좋은 장점이 있기 때문에 많이 사용됩니다. 물론 어떤 문제에 접근하냐에 따라, LSTM, GRU, RNN 사용이 결정되기도 합니다. 무조건 LSTM을 사용한다고 좋은 성능을 가져오는 것은 아닙니다. 예를 들어 간단한 문제에 LSTM을 사용하면 역효과가 생길 수 있고, 시간적 순서의 영향이 약한 문제에는 LSTM의 효과가 없을 수 있습니다. 음..날씨, ..
데이터과학/개념 : CNN(OD), RNN 2020. 6. 22. 22:10
[CNN 개념정리] CNN 기본개념

1. computer vision ​- 이미지에 신경망 적용의 문제점 이미지의 각 픽셀에 동일한 값(가중치)로 계산되어지지 않는다. 픽셀값 하나만 달라져도 다르게 계산되어진다. 즉 픽셀마다 다른 가중치(W)값을 곱해 계산한다. 이로 인해 아래와 같은 문제점이 생긴다. 1). 데이터 양 확보 어려움 : 많은 파라미터 때문에 생긴 과대 적합을 방지하도록 충분한 데이터를 얻는 것을 어렵. 2). 컴퓨터 성능 확보 어려움 : 많은 파라미터 가진 신경망을 단련하기 위한 컴퓨터, 메모리 요구사항 실행불가. 그렇다고 작은 이미지 한정해서 사용하는 것 원치 않음 그래서 나온 것이 Convolutional Neural Networks다. ​- 이미지에서 우리가 원하는 기능 => 아래 2가지가 구현되면서 파라미터 수를 대..
데이터과학/개념 : CNN(OD), RNN 2020. 5. 1. 16:09
[CNN 개념정리] CNN의 발전, 모델 요약정리 2 (ResNet, DenseNet)

* 참고자료 및 강의 - cs231n 우리말 해석 강의 https://www.youtube.com/watch?v=y1dBz6QPxBc&list=PL1Kb3QTCLIVtyOuMgyVgT-OeW0PYXl3j5&index=6 - Coursera, Andrew Ng교수님 인터넷 강의 * 목차 1. 모델 발전 개요 2. 모델1 : LeNet-5 3. 모델2: AlexNet 4. 모델3 : ZFNet 5. 모델4 : VGG 6. 모델5 : GoogLeNet ​ 7. 모델6 : ResNet 8. 모델7 : DenseNet ​ 1. 모델 발전 개요 - 모델 목표 더 깊은 네트워크를 만들면서, 성능을 높여간다. ​ - 모델 목표를 위해 중요한 것. HOW? 어떻게 학습능력을 높여서 더 깊은 네트워크를 학습했는가? ​ -..
데이터과학/개념 : CNN(OD), RNN 2020. 5. 1. 16:00
[CNN 개념정리] CNN의 발전, 모델 요약정리 1 (AlexNet ~ GoogLeNet)

* 참고자료 및 강의 - cs231n 우리말 해석 강의 https://www.youtube.com/watch?v=y1dBz6QPxBc&list=PL1Kb3QTCLIVtyOuMgyVgT-OeW0PYXl3j5&index=6 - Coursera, Andrew Ng교수님 인터넷 강의 * 목차 1. 모델 발전 개요 2. 모델1 : LeNet-5 3. 모델2: AlexNet 4. 모델3 : ZFNet 5. 모델4 : VGG 6. 모델5 : GoogLeNet ​ 7. 모델6 : ResNet 8. 모델7 : DenseNet ​ 1. 모델 발전 개요 - 모델 목표 더 깊은 네트워크를 만들면서, 성능을 높여간다. ​ - 모델 목표를 위해 중요한 것. HOW? 어떻게 학습능력을 높여서 더 깊은 네트워크를 학습했는가? ​ -..
데이터과학/개념 : CNN(OD), RNN 2020. 4. 21. 19:43
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