Deep Learning

CNN이란?  CNN(Convolutional Neural Network)은 인간의 시각 처리 방식을 모델링한 것으로, 시각적인 데이터 처리를 위한 딥러닝의 한 형태이다.  기존의 DNN(Deep Neural Network)은 MLP에서 은닉층

손실 함수의 종류엔 제곱오차합과 크로스 엔트로피 함수가 있다. 그렇다면 이런 의문이 든다. 이 두 개의 손실 함수 중 무엇을 사용하는 것이 효율적일까? 그리고 그 이유는 무엇일까? 오늘은 그 이유에 대해 알아볼 것이다.

 자연어를 컴퓨터에게 이해시키기 위해선 '단어의 의미'를 먼저 이해시켜야 한다.시소러스 : 유의어 사전으로, 동의어나 유의어가 한 그룹으로 분류됨. (ex) WordNet'상위와 하위', '전체와 부분' 등 세세한 관계까지 정의해 두기도 함.모든 단어에 대한 유의어 집

Object Detection

Segmentation  Bounding box를 구하는 것에 만족하지 않고 픽셀 레벨에서 어디까지 객체에 해당하는지 예측하는 것을 의미한다. Semantic Segmentation과 Instance Segmentation으로 구분되며, Sementic Se

 딥러닝의 학습 과정을 모르는 건 아니지만... 한 번쯤은 정리해 두는 것이 좋을 것 같아서 기록을 남긴다 ! 딥러닝 학습 과정  딥러닝의 학습 과정은 "Forward Propagation -> Loss 계산 -> Backward Propagatio