분류 전체보기171 [Deep Learning Specialization] Shallow Neural Network - week3:: seoftware 📜 강의 정리 * Cousera 강의 중 Andrew Ng 교수님의 Deep Learning Specialization 강의를 공부하고 정리한 내용입니다. * 영어 공부를 하려고 영어로 강의를 정리하고 있습니다. 혹시 틀린 부분이나 어색한 부분이 있다면 댓글로 알려주시거나 넘어가주시면 감사하겠습니다 1. Neural networks overview I learned about new notations and representation of above shallow neural network. Brackets [] means the layer order and x superscript (i) means i-th training example of x. 2. Neural network representati.. 2021. 8. 20. [Boostcamp]Week3-Day13. Pytorch 모델 불러오기 :: seoftware 목차 1. 강의정리 1-1. PyTorch - chap6. 모델 불러오기 1-2. PyTorch - chap7. Monitoring Tools for PyTorch 2. 피어세션 정리 3. 데일리 회고 📜 강의 정리 * 부스트캠프 PyTorch 강의를 맡아주신 최성철 교수님의 강의를 정리한 것 입니다. [PyTorch] Chapter6. 모델 불러오기 🌈 모델 저장 방법과 저장한 모델 불러오는 방법을 알 수 있다. 주로 CV는 CNN, NLP는 BERT 기본 모델을 불러와서 학습을 진행한다. 학습한 결과를 남에게 공유하고 싶다면 내 모델을 저장해야 한다. 1. 모델 저장 & 불러오기 model.save() : 모델 형태(architecture)와 파라미터를 저장 model.state_dict() : 모델.. 2021. 8. 19. [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. [JS] gulp-sass 에러 해결 :: seoftware /* 문제 상황 */ npm start 를 했는데 gulp-sass 관련 에러가 발생했다 /* 에러 메세지 */ Error in plugin "gulp-sass" Message : gulp-sass 5 does not have a default Sass compiler; please set one yourself. Both the 'sass' and 'node-sass' packages are pemitted. /* 해결 방법 */ 1. 터미널 또는 cmd에 "npm install --save-dev sass" 입력 2. gulpfile.js 파일 수정 : 아래 사진에서 13번째 줄을 14번으로 변경 변경 전 : const sass = require("gulp-sass"); 변경 후 : const sas.. 2021. 8. 16. [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. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 19 다음
