본문 바로가기

Machine Learning7

Object Detection 기본적인 내용 정리 Object Detection이란 이미지나 비디오 내에서 객체를 식별하고 위치를 찾는 Computer vision 기술 이미지 분류가 전체 이미지에 레이블을 할당하는 것과 달리, 객체 탐지는 이미지 내의 여러 객체를 인식하고 그 객체들이 무엇인지와 어디에 있는지에 대한 정보를 제공 객체 탐지가 포함하는 내용 객체의 식별 객체의 위치 지정 여러 객체 처리 실시간 처리 자율 주행을 위해 차량이나 사람을 찾아내거나 얼굴 인식을 위해 사람 얼굴을 찾아내는 경우에 사용 됨, 그 외 다양하게 사용됨 Algorithm two-stage Detector R-CNN one-stage Detector YOLO SSD Pixel 연산 Pixel의 정의 "Picture Element"의 줄임말로, 디지털 이미지의 기본 단위이.. 2023. 8. 7.

Adversarial learning의 갈래 Generative Adversarial Networks (GANs): GANs은 adversarial learning의 가장 대표적인 분야입니다. GANs은 두 개의 네트워크, 즉 생성 네트워크와 판별 네트워크가 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가집니다. 생성 네트워크는 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하려고 시도하고, 판별 네트워크는 주어진 데이터가 실제 데이터인지 생성 네트워크가 만든 가짜 데이터인지 판별하려고 합니다. Adversarial Attacks and Defenses: 이 갈래는 기계 학습 모델이 적대적 입력에 대해 어떻게 반응하는지 연구합니다. Adversarial attack은 일반적으로 미세한 변화를 가한 입력으로 모델을 오동작하게 만드는 방법을 찾는 것을 의미하며, 이는 모.. 2023. 7. 20.

Deep Learning 분야 Computer Vision : 딥 러닝은 이미지 분류, 객체 인식, 이미지 생성(GANs), 시맨틱 분할, 자세 추정 등을 포함한 다양한 컴퓨터 비전 문제를 해결 Natural Language Processing, NLP : 딥 러닝은 텍스트 분류, 기계 번역, 감정 분석, 질문 응답 시스템, 대화 시스템, 문서 생성 등의 NLP 작업에 사용 Voice Recognition and Synthesis : 딥 러닝은 음성을 텍스트로 변환하거나 텍스트를 음성으로 변환하는 애플리케이션을 위한 기술을 개발하는데 사용 Reinforcement Learning : 강화 학습은 기계 학습의 한 분야로, 에이전트가 주어진 환경에서 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 것에 중점을 둡니다. 딥 러닝과 결합될 때, 강화 학습.. 2023. 7. 19.

Back Propagation Back Propagation(오차 역전파, BP) BP의 목표 : 순방향(feed-forward) 네크워크에서 에러 함수 E(w) 의 그라디언트를 가장 효율적으로 구하는 식을 구하자. 입니다! 순방향 예측(Feed-forward Propagation Inference, FP)에서 나온 예측 값을 통해 네트워크의 Loss function L(w)의 Gradient를 효율적으로 구하는 algorithm입니다. 저는 BP를 학습 그 자체라고 이해하였습니다. 역전파는 경사하강법과 같은 Optimizer를 통해서 오차가 최소화되는 방향으로 가중치를 update한다. 라고 한 줄 요약할 수 있을 것 같습니다. 1) BP를 통해 기울기를 구한다. 2) Opimizer가 BP를 통해 구한 기울기를 사용하여 train.. 2023. 2. 16.

이전 1 2 다음

티스토리툴바