1. Fully connected layer Neural network는 방대한 데이터를 모두 활용할 수 있도록 제한된 복잡도의 system에 압축하여 넣는 것 가장 간단한 single layer로 Perceptron이라고 부르는 Fully connected layer를 생각했다. input image에 대해 하나의 feature를 뽑기 위해 모든 pixel을 각각 서로 다른 가중치로 연결한 것이다 모든 pixel을 서로 다른 가중치의 sum을 하여 nonlinear activation function을 넣어 하나의 classification score를 뽑아낸다 2. Perceptron의 첫번째 문제점 이 간단한 모델을 먼저 matrix 형태로 바라본다면? 각 이미지 pixel 구조에 weight를 그..
1. computer vision을 어떻게 구현할까 앞에서 설명한 아이디어를 바탕으로 computer vision을 구현하는 것은 machine visual perception을 구현하는 것 그 입력으로 실제 세상의 한 모습인 이미지나 비디오같은 visual data를 주는 것이다. visual perception의 종류는? 색깔 인지, 움직임 인지, 사회적 감각 인지 등등 많다 사람의 시각능력을 biological하게 이해하고 이것을 어떤 식으로 구현할지 알고리즘을 연구하는 것도 포함한다 2. 우리의 시각능력은 사실 불완전하다 우리 시각은 단순히 시력이 나쁜 것 말고도 평소에 느끼기 어려운 치명적인 불완전성이 있을 수 있다 이렇게 거꾸로 선 사람을 보면 못생겨보여도 큰 위화감이 안든다 근데 똑바로 세우..
1. Computer vision이란? 사진이나 비디오 등 영상정보로부터 장면의 본질인 3D 모델을 구하는 기술을 Graphics라고 한다. 반대로 3D 모델, 어떤 물체의 본질을 가지고 있을 때 이것을 영상이나 비디오로 만드는 기술을 Computer vision이라고 한다. computer vision을 inverse graphics라고도 부른다 가장 먼저 딥러닝 기술에 의해 paradigm shift가 일어난 분야가 computer vision 2. AI란 무엇인가? 사람의 지능을 컴퓨터 시스템으로 구현한 것 지능의 범위가 도대체 무엇? ‘사고하고 인과관계를 분석하는 것 외에도 시각이나 소리에 관한 지각능력, 이해에 관련된 내용도 포함한다 옥스포드에서 정의한 AI는 인간 지능의 범위를 시각 인지능력부..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
