CNN 썸네일형 리스트형 [CS231n 9강 정리] CNN Architectures 오늘은 CNN 아키텍쳐들에 대해서 알아보겠습니다. LeNet-5 - 산업에 성공적으로 적용된 최초의 convNet - 이미지를 입력으로 받아 stride=1인 5X5 필터를 거치고 몇개의 conv와 pooling layer을 거침 - 마지막에 FC 2012년 AlexNet - 최초의 large scale CNN - ImageNet Classification Task 성능 좋음 - ConvNet 연구 유행시작 위와 같은 레이어들로 이루어져 있다. 슬라이드에 output volume과 파라미터 개수에 대한 간단한 퀴즈가 있다. 까먹을 때 참고하면 좋을거 같다. 더보기 tips - pooling layer에는 파라미터가 없다. - 실제 입력은 227x227 - 총 파라미터 60M 그당시 GTX 580을 사용했.. 더보기 [CS231n 5강 정리] CNN(Convolutional Neural Network) 4강에서 놓친부분들이 몇개 있어 정리하고 가려 합니다. 지난시간에 다중 레이어를 배웠고, linear layer과 non-linear layer들을 조합하여 신경망을 만들었습니다. 이는 Mode 문제를 해결함으로써 빨간색차, 노란색차와 같은 다양한 종류의 사물을 보다 러프하게 분류할 수 있도록 해줍니다. NN의 역사 오늘은 CNN을 배웁니다! 그 전에 간략히 주요사건들 정리하고 가볼께요 신경망 1957년 Frank Rosenblatt가 Mark I Perceptron machine을 개발 - 최초의 퍼셉트론 기계 1960년 Widrow와 Hoff가 Adaline and Madaline 개발 - 최초의 Multilayer Perceptron Network 1986년 Rumelhart - 역전파 제안, 신경.. 더보기 이전 1 다음
