TIL51 [Boostcamp]Week3-Day12. Pytorch 구조 학습 :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. PyTorch - chap4. Autograd & Optimizer 1-2. PyTorch - chap5. Dataset & Dataloader 2. 과제 - Custom Dataset 3. 피어세션 정리 4. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 PyTorch 강의를 맡아주신 최성철 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [PyTorch] Chapter4. AutoGrad & Optimizer 🌈 Process 흐름과 세부 구성에 대해 알아보자. 1. 네트워크는 수많은 반복의 연속이다. block으로 많이 비유되는 Layer 층이 반복된다. 2. 반복이 되는 Layer들은 torch.nn.Module로 구현할 수 있다. nn.Module은 기본적으로 Input, Output.. 2021. 8. 18. [Boostcamp] week3-Day11. Pytorch 기본 :: seoftware 목차 1. 강의정리 2. 과제 - Custom model 제작 3. 피어세션 정리 4. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 PyTorch 강의를 맡아주신 최성철 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. 1. Tensor는 numpy와 사용법이 거의 동일하다! 2. reshape 보다는 view를 쓰자. 둘 다 shape을 변경하는 기능을 제공하지만, reshape은 가리키는 tensor의 shape을 변경하고, view는 새로운 tensor로 카피해서 shape을 변경한다. 3. squeeze, unsqueeze : squeeze는 tensor 내부의 크기가 1인 괄호를 없애준다. unsqueeze는 반대로 괄호를 하나 더 씌워주므로 dim을 써야한다. 4. dot, mm, matmul 차이 : dot은.. 2021. 8. 17. [Deep Learning Specialization] Neural Networks and Deep Learning - week2:: seoftware 📜 강의 정리 * Cousera 강의 중 Andrew Ng 교수님의 Deep Learning Specialization 강의를 공부하고 정리한 내용입니다. * 영어 공부를 하려고 영어로 강의를 정리하고 있습니다. 틀린 부분이나 어색한 부분이 있다면 댓글로 알려주시거나 넘어가주시면 감사하겠습니다 Logistic Regression as a Neural Network 1. Binary Classification Logistic regression is an algorithm for binary classification. Binary classification is to get output y in (0, 1) with input image x. For example, you might have an inp.. 2021. 8. 14. [Boostcamp] Week2-Day10. Generative Models :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. DL Basic - chap9. Generative Models 1 1-2. DL Basic - chap10. Generative Models 2 2. 피어세션 정리 3. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 DL_Basic 강의를 맡아주신 최성준 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [DL Basic] Chapter9. Generative Models 1 질문 : p11. independent 하면 어떻게 n으로 표현이 가능한거지? → 다른 픽셀과의 관계는 생각하지 않아도 되므로 각각의 픽셀을 표현할 n개의 파라미터만 필요하게 된다. 질문 : p13. p(x_1) = 1인 이유와 p가 의미하는 것이 확률이 맞는지 그렇다면 p(x_2|x_1 = 0)이라는 것은 x_1이 정해.. 2021. 8. 13. [Boostcamp] Week2-Day9. RNN(Recurrent Neural Network) :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. DL Basic - chap7. Sequential Models - RNN 1-2. DL Basic - chap8. Sequential Models - Transformer 2. 피어세션 & 데일리회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 DL_Basic 강의를 맡아주신 최성준 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [DL Basic] Chapter7. Sequential Models - RNN Sequential Model Naive Sequential Model : $ p\left(x_{t} \mid x_{t-1}, x_{t-2}, \ldots\right) $ (문제) 입력의 차원을 정의할 수 없음 Autoregressive model : $ p\left(x_{t} \mid x_{t-.. 2021. 8. 12. [Boostcamp] Week2-Day8. CNN(Convolutional Neural Network) :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. DL Basic - chap4. Convolution은 무엇인가? 1-2. DL Basic - chap5. Modern CNN 1-3. DL Basic - chap6. Computer Vision Applications 2. 특강 2-1. 생활코딩 이고잉님의 git/github 3. 피어세션 정리 4. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 DL_Basic 강의를 맡아주신 최성준 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [DL Basic] Chapter4. Convolution은 무엇인가? Convolution Continuous convolution $$ (f * g)(t)=\int f(\tau) g(t-\tau) d \tau=\int f(t-\tau) g(t) d \tau $.. 2021. 8. 11. [Boostcamp] Week2-Day7. 최적화 Optimization :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. DL Basic - chap3. 최적화 1-2. (과제) Optimization 실습 2. 도메인 특강 - CV & NLP 3. 피어세션 4. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 DL_Basic 강의를 맡아주신 최성준 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [DL Basic] Chapter3. 최적화 Gradient Descent 미분 가능한 함수에서 local minimum을 찾는 반복적인 최적화 알고리즘 최적화(Optimization) 관련 용어 정리 Generalization 학습에 사용하지 않은 데이터(unseen data)와 학습 데이터 간의 에러의 차이를 의미 만약, 학습 데이터 자체의 성능이 좋지 않으면 Generalization이 좋다고 성능이 좋다고 할 수 .. 2021. 8. 10. [Boostcamp] Data Visualization 기본적인 차트 요소 :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. Data Viz - chap1. Welcome to Viz (OT) 1-2. Data Viz - chap2. 시각화의 요소 1-3. Data Viz - chap3. Python과 Matplotlib 1-4. Data Viz - chap4. Bar Plot 사용하기 1-5. Data Viz - chap5. Line Plot 사용하기 1-6. Data Viz - chap6. Scatter Plot 사용하기 📜 강의 정리 * 부스트캠프 Data visualization 강의를 맡아주신 안수빈 강사님의 강의를 정리한 것 입니다. [Data Viz] Chapter1. Welcome to Viz (OT) 데이터 시각화란 데이터의 그래픽 요소로 매핑하여 시각적으로 표현하는 것 시각화는 다.. 2021. 8. 9. [Boostcamp] Week2 - Day6. Neural network :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. DL Basic - chap1. 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review 1-2. DL Basic - chap2. 뉴럴 네트워크 - MLP(Multi-Layer Perceptron) 1-3. (과제) MLP Assignment - MNIST 2. 피어세션 정리 3. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 DL_Basic 강의를 맡아주신 최성준 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [DL Basic] Chapter1. 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review What make you a good deep learner? Implementation Skills - TF, PyTorch Math Skills - Linear Algebra, Pro.. 2021. 8. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
