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텐서플로로배우는딥러닝2

텐서플로로 배우는 딥러닝 2 텐서플로로 배우는 딥러닝 2 컨블루션 신경망 CNN 이미지 분야의 최적화된 인공신경망 구조 컨블루션층, 풀링층으로 구성. 컨블루션층 : 컨블루션 연산, 합성곱 어떤 커널을 사용하냐에 따라 다양한 특징을 추출할 수 있음(활성화 맵을 만든다.) Edge Detection Kernel, Sharpen Kernel, Box Blur Kernel 풀링(Sub Sampling) : 최대값 풀링, 평균값 풀링, 최소값 풀링 이미지 차원을 축소시켜 연산량을 감소시킨다 이미지의 강한 특징만을 추출하는 특징 선별 효과가 있음 완전 연결층 순환 신경망(RNN) 자연어 처리 문제에 사용되는 인공 신경망 구조 시계열 데이터를 다루기에 최적화 은닉층(순환구조)를 가지고 있어서 ANN과 다름 이전 상태에 따른 정보를 Memory .. 2021. 7. 22.
텐서플로로 배우는 딥러닝 1 텐서플로로 배우는 딥러닝 1 AI 인공지능 딥러닝 빅데이터 + GPU + Better Algorithm 1980년대부터 고안된 내용, CNN, RNN 머신러닝 지도 학습(supervised Learning) : (x , y) 정답에 대한 쌍으로 학습화 ex) 분류, 회귀 문제 비지도 학습(unsupervised Learning) : 정답 레이블이 아닌 데이터만으로 학습, 숨겨진 특징을 찾는 것 ex) pca기법, 오토인코더 강화 학습(reinforcement Learning) : Agent 가 데이터를 수집, 이것에 대한 보상을 얻으며 학습 ex) 알파고, Q-러닝, DQN기법 활용 컴퓨터 비전 ex) 물체 검출 Object Detection 자연어 처리 ex) 기계 번역, 챗봇 음성 인식 ex) 애플 .. 2021. 7. 9.
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