내용 출처 : https://isip.piconepress.com/courses/temple/ece_4822/resources/books/Deep-Learning-with-PyTorch.pdf 이전 글에서 텐서에 대하여 알아보았다. 텐서는 파이토치 데이터의 블럭이라고 할 수 있는데, 신경망은 결국 텐서를 입력받아 출력하는 과정의 연속이라고 할 수 있다. 그러므로 신경망에서 일어나는 모든 연산 및 최적화는 텐서 연산이고, 신경망 내의 모든 파라미터(가중치, 바이어스 등) 역시 텐서이다. 이번에는 몇몇 형태의 데이터들을 텐서로 표현하는 방법을 알아보자. 평소 지피티가 해줬던 일을 차근차근 알아보는 것이다! 1. 이미지 다루기아마 딥러닝을 공부해봤고 모델을 이용하여 이미지 분류 등을 해본 사람이라면 이미지..

내용 정리 출처: 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』, 한빛미디어 (https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001057805) 퍼셉트론(Perceptron)이란? 1957년 프랑크 로젠블라트가 고안한 알고리즘이다. -> 고전 알고리즘을 알아야 하는 이유? 퍼셉트론이 신경망의 기원이기 때문 1. 퍼셉트론이란? 딥러닝의 가장 기본적인 단위로, 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 만들어진 인공신경망의 기본 모델 위 예시의 경우는 입력이 두 개일 경우의 퍼셉트론 구조이다. 조금 더 일반화된 퍼셉트론의 구조를 수식으로 정리해 보자면, 새로운 기호 b는 bias를 나타내며 편향이라고 하고, 세타는 임계값이다. 2. 단순한 논리 회로퍼셉트론에 익숙해지기 위해 퍼셉트론으로 논리 게이..

최근 들어 딥러닝 공부를 시작했다. 어디서 주워들은 것만 있지, 제대로 아는 것은 하나도 없는 상태에서 시작해서 기초부터 탄탄히 다지려고 노력 중이다. 그래서 딥러닝을 공부하는 사람이라면 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점 정도는 알아야 될 것 같아서 한 번 짚고 넘어가려 한다. 1. 어떤게 상위 개념인가?결론부터 말하고 시작하자면, 모든 딥러닝은 머신러닝이고, 모든 머신러닝은 인공지능이다. 하지만, 모든 인공지능이 머신러닝은 아니다. 즉, 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝이다. 그러면 상위개념부터 차근차근 정리해 보자. 2. 인공지능이란?인공지능은 인간의 지능이 필요하거나 인간이 분석할 수 있는 것보다 규모가 큰 데이터를 포함하는 방식으로추론, 학습 및 행동할 수 있는 컴퓨터 및 기계를 구축하..

Generative Adversarial Networks 논문을 읽고 파이토치로 구현해보았다. 구글 코랩에서 진행하였고, 아래 깃허브에서 코드 확인이 가능하다. [깃허브링크]https://github.com/Vongole25/Computer-Vision GitHub - Vongole25/Computer-Vision: Implementing ArchitecturesImplementing Architectures. Contribute to Vongole25/Computer-Vision development by creating an account on GitHub.github.com [논문리뷰링크]2025.04.11 - [DL/논문리뷰] - GAN(Generative Adversarial Networks)..

[논문링크]https://arxiv.org/abs/1406.2661 Generative Adversarial NetworksWe propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability thatarxiv.org2014년 몬트리올 대학의 이안 굿펠로우 외 7명이 발표한 논문이다.새로운 생성쪽 패러다임의 기점이된 개념이어서 읽어..

내용 출처 : https://isip.piconepress.com/courses/temple/ece_4822/resources/books/Deep-Learning-with-PyTorch.pdf 1. 텐서(Tensor)란?파이토치에서 모든 데이터는 Tensor라는 객체로 표현된다. 텐서는 일종의 다차원 배열이며, 넘파이 배열처럼 사용할 수 있지만 GPU 가속과 자동 미분 기능이 추가된 것이 특징이다. 또한 파이토치는 넘파이와 깔끔하게 호환되도록 만들어졌기 때문에 사이파이(Scipy), 사이킷런(Scikit-learn), 판다스(Pandas)와 같은 다른 과학 라이브러리와 자연스럽게 통합된다. 그럼 이번 글에서는 파이토치를 통한 딥러닝 학습에 필요한 기초 내용을 텐서 라이브러리를 통해 공부해보자. 2. ..

1. 문제 / 난이도https://www.acmicpc.net/problem/31403 Bronze4  2. 풀이파이썬은 참 간편하다. 문자열도 + 하나로 처리해버리니. 1학년 때 C를 하던걸 떠올리면 파이썬이 사랑스럽게 보인다.  3. 코드A = input()B = input()C = input()print(int(A) + int(B) - int(C))print(int(A + B) - int(C)) 4. 새롭게 알게 된 점파이썬은 최고다

내용 정리 출처: 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』, 한빛미디어 (https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001057805)1. 배경-> 완전연결 신경망(FCNN)의 한계 때문에 등장.기존의 완전연결 신경망의 완전연결 계층(Affine 계층)에서는 "데이터의 형상이 무시"된다는 치명적인 단점 존재 예를 들어 입력 데이터가 이미지인 경우, 통상적으로 가로 * 세로 * 채널(색상)로 구성된 3차원 데이터가 주어진다. 하지만 FCNN에 입력할 때는 3차원 데이터를 1차원 데이터로 펼쳐서 입력한다. 이렇게 되면 위치 정보, 인접 관계 등의 공간 구조가 사라질 뿐만 아니라, 고해상도 이미지일수록 파라미터 수가 기하급수적으로 증가한다. (256 * 256 RGB -> 256 * ..