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합성곱 계층 5

[딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - CNN 구현하기

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..

[딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - 합성곱 계층 구현하기

사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. [딥러닝] 합성곱신경망(CNN) - im2col로 데이터 전개하기 사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리�� deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서 합성곱 연산을 할 때 im2col로 데이터를 전개하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번에는 im2col을 적용한 합성곱 계층을 구현해보겠습니다. 합성곱 계층 구현하기 이 책에서는 im2col 함수를 미리 만들어 제공합니다. im2col 함수는 '필터 크기', '스트라이드'. '패딩'을 고려하여 입력 데이터를 2차원 배열로 전개합니다. im2col을 실제로 적용해보겠습니다...

[딥러닝] 합성곱신경망(CNN) - im2col로 데이터 전개하기

사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. [딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - 배치 처리와 풀링 계층 사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리�� deep-learning-study.tistory.com 저번 포스팅에서 합성곱 신경망에서 배치 처리와 풀링 계층에 대해서 알아보았습니다. 이번에는 합성곱/풀링 계층을 구현하는 것에 대해 공부하겠습니다. im2col로 데이터 전개하기 합성곱 연산을 곧이곧대로 구현하려면 for문을 겹겹이 써야합니다. 넘파이에 for 문을 사용하면 성능이 떨어진다는 단점이 있습니다. (넘파이에서는 원소에 접근할 때 for문을 사용하지 않는 것이 바람직 합니다) for ..

[딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - 합성곱 연산의 작동 방법 - 필터

사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. [딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - 완전연결 계층(Affine 계층)의 문제점과 CNN의 특징 사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. 을 공부하고 정리해보았습니다. 합성곱 신경망 - Convolutional neural network, CNN CNN은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양 deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서 완전연결 계층(Affine 계층)의 문제점과 CNN의 특징에 대해 알아보았습니다. 이번에는 합성곱 연산에 대해 알아보겠습니다. 합성곱 연산 합성곱 계층에서의 합성곱 연산을 처리합니다. 합성곱 연산은 이미지 처리에서 말하는 필터 연산에 해당합니다. 구체적인 예를 보겠습니다. 그림과 같이 합성곱 연산은 입력..

[딥러닝] 합성곱 신경망(CNN) - CNN의 전체 구조

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..

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