딥러닝 공부방

사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. [딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - 풀링 계층 구현하기 사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리�� deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서 풀링 계층을 구현해보았습니다. 합성곱 신경망을 구현하는 방법을 공부해보겠습니다. CNN 구현하기 합성곱 계층과 풀링 계층을 구현했으니, 이 계층들을 조합하여 손글씨 숫자를 인식하는 CNN을 조립해보겠습니다. 여기에서는 다음과 같은 CNN을 구현합니다. "Convolution - ReLU - Pooling - Affine - ReLU - Affine - Softmax' 우선 Simp..

사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. [딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - 3차원 데이터의 합성곱 연산 - 가중치와 편향 사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리�� deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서는 3차원 데이터의 합성곱 연산에 대해서 공부했습니다. 이번에는 합성곱 신경망에서 배치 처리와 풀링 계층에 대해서 알아보겠습니다. 1. 배치 처리 신경망 처리에서는 입력 데이터를 한 덩어리로 묶어 배치로 처리했습니다. 완전연결 신경망을 구현하면서는 이 방식을 지원하여 처리 효율을 높이고, 미니배치 방식의 학습도 지원하도록 했습니다. 합성곱 연산도 마찬가지로..

사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. 합성곱 신경망 - Convolutional neural network, CNN CNN은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 사용되는데, 특히 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 거의 다 CNN을 기초로 합니다. CNN의 메커니즘을 공부하고 이를 파이썬으로 구현해보겠습니다. 전체 구조 CNN의 네트워크 구조를 살펴보며 전체 틀을 이해하도록 하겠습니다. CNN도 지금까지 본 신경망과 같이 레고 블록처럼 계층을 조합하여 만들 수 있습니다. 다만, 합성곱 계층(convolutional layer)과 풀링 계층(polling layer)이 새롭게 등장합니다. 합성곱 계층과 풀링 계층의 상세 내용은 나중에 공부하기로 하고, 여기서는 이 계층들을 어떻게 조합..