반응형 Convolution3 Basic of Convolution Neural Network 본 글은 https://www.youtube.com/watch?v=PIft4URoQcw&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=19 이 동영상을 바탕으로 작성되었습니다. ## Problems of MLP MLP는 파라미터가 너무 많다는 것이다. 왜냐하면 모든 뉴런이 완전 연결 형태로 되어있기 때문이다. 따라서 모든 노드와 연결되어있기 때문에 깊이가 깊어질수록 파라미터의 개수가 늘어나고 overfitting 가능성이 늘어나고 훈련시간이 너무 늘어난다. ## MLP/ Fully Connected MLP는 3차원의 이미지를 1차원으로 변환하여 계산한다. 따라서 그 값을 weight 값과 행렬곱을 하고 클래스를 예측하는 것이다. ## Convolution Layer C.. 2021. 8. 15. History of DeepLearning 이 글은 Standalone Deep-Learning 기반으로 작성되었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=oOQCrm4Vemo&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=7 ## 딥러닝의 시작 사람처럼 생각하는 기계를 만들어보자라는 생각으로 시작된 연구이다. 사람의 뇌를 모방하여 만든 것이다. 사람의 뇌 중 Neuron을 베이스로 해서 만들었다. 뉴런은 Dendrite라는 부분에서 전기자극이라는 신호를 받고 이 부분에서 신호를 조합해서 Axon이라는 곳을 통해 Axon terminal로 신호를 보내고 거기서 신호를 다시 내보낸다. 뉴런은 이처럼 단순한 구조를 띄는데 이를 수학적인 구조로 Nueron을 구현하였다.(1957) 이 모델은 .. 2021. 7. 21. OpenCV - Convolution & Blurring Convolution이란 수학적 연산을 각 화소에 적용하고 그 값을 변화시키는 것이다. 여기서 말한 수학적 연산을 하기 위해 kernel 이라고 불리우는 또 다른 행렬을 사용한다. kernel은 입력 영상에 비해 아주 작은 행렬이다. 이러한 커널을 영상의 각 화소에 대해 커널의 중심을 처리 대상의 화소 위에 올려놓는다. 그리고 커널 행렬의 각 값과 대응되는 화소의 값을 각각 곱하여 모두 더한다. 이 더한 값이 현재 화소의 위치에 대치될 출력 영상의 해당 값이 된다. Blurring 이란 이웃화소들을 평균하는 것을 말한다. (= low pass filter) 이는 저주파를 허용하고 고주파를 차단하는 것이다. 여기서 저주파란 화소값의 변화가 작은 것을 말하고 고주파는 화소의 변화가 큰 것을 말한다. 이러한 .. 2020. 10. 28. 이전 1 다음 반응형
