deep learning5 DeepLearning(7)- AutoEncoder,생성모델 1.Auto Encoder & GAN 1)Auto Encoder =>어떤 지도 없이도 (레이블이 없는 형태) 잠재 표현을 학습할 수 있는 인공 지능 =>입력보다 낮은 차원을 가지기 때문에 차원 축소 또는 시각화에 유용 =>일부 오토 인코더는 훈련 데이터와 매우 비슷한 새로운 데이터를 생성할 수 있는데 이를 생성 모델이라고 하면 얼굴 사진으로 오토 인코더를 훈련하면 새로운 얼굴을 생성할 수 있지만 생성된 이미지가 흐릿하고 실제 이미지 같지 않음 2)GAN(Generative Adversarial Networks - GAN: 생성적 적대 신경망) =>비지도 학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로 제로섬 게임 틀 안에서 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현 =>Style GN 이라는 최신 G.. 2024. 3. 26. Deep learning(6)-자연어처리(2) 1. Subword Tokenizer 1)개요 =>기계에게 아무리 많은 단어를 학습시켜도 세상의 모든 단어를 학습시킬 수 없는데 이유는 신조어 등의 등장 =>자연어 처리에서는 없는 단어가 등장하는 경우 OOV(Out Of Vocabulary)로 처리 OOV 가 발생하면 문제를 푸는 것이 까다로워지는 상황이 발생 =>Subword Tokenizer 는 기존 단어를 더 작은 단위의 의미있는 여러 서브 워드로 분할하는 것 하나의 단어를 여러 서브 워드로 분리해서 단어를 인코딩 및 Embedding 하겠다는 의도를 가진 작없이 Subword Tokenizer 2)BPE(Byte Per Encoding) =>압축 알고리즘이었는데 자연어 처리에서 사용 =>자주 등장하는(2번 이상) 글자 또는 단어의 모임을 다른 글.. 2024. 3. 26. Deep Learning(3) - Optimizer 와 activation함수 알아보기 1.subclassing 1)개요 -Sequential API 나 Functional API는 선언적 방식인데 사용할 층과 연결 방식을 정의한 후 모델에 데이터를 주입해서 훈련이나 추론을 하는 방식 -선언적 방식은 장점이 많은데 모델을 저장하거나 복사 또는 공유하기 쉬우며 모델의 구조를 출력하거나 분석하기도 좋고 프레임워크가 크기를 짐작하고 타입을 확인해서 에러를 일찍 발견할 수 있고 디버깅하기도 쉬움 정적이라는 단점이 존재하는데 수정하지 못함 - subclassing 은 기존의 클래스를 상속받아서 수정해서 사용하는 것 -Models 클래스를 상속받고 _init_메서드에서 필요한 층을 만들고 call 메서드 안에서 수행하려는 연산을 기술하고 출력층을 리턴하도록 작성 -subclassing을 하고자 하면 .. 2024. 3. 20. Deep Learning(1) - 개요 1.개요 =>여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 머신러닝 알고리즘의 집합 =>연속된 층(Layer)에서 점진적으로 의미있는 표현을 배우는 방식 =>기존의 머신러닝 방법은 1~2가지의 데이터 표현을 학습하지는 얕은 학습을 수행하지만 딥 러닝은 수백 개 이상의 층을 이용 =>데이터로부터 표현을 학습하는 수학 모델 =>층을 통과할 때 마다 새로운 데이터 표현을 만들어 가면서 학습 1)작동 원리 =>층에서 입력 데이터가 처리되는 내용은 일련의 숫자로 이루어진 층의 가중치에 저장이 되는데 이는 그 층의 가중치를 parameter로 갖는 함수로 표현 =>이 가중치를 알아낼려면 데이터를 관찰해야 하고 신경망의 출력이 기대하는 것 보다 얼마나 벗어났지를 측정해야 합니다 딥러닝은 기본적으.. 2024. 3. 18. U-Net이란? 이미지 세그멘테이션(image segmentation)은 이미지의 모든 픽셀이 어떤 카테고리에 속하는지 분류하는 것을 말합니다. 이미지 전체에 대해 단일 카테고리를 예측하는 이미지 분류(image classifcation)과는 달리, 이미지 세그멘테이션은 픽셀 단위의 분류를 수행하므로 일반적으로 더 어려운 문제로 인식되고 있습니다. 위 그림에서 segmentation은 이미지 내에 존재하는 객체들을 의미 있는 단위로 분할해내는 것이고, instance segmentation은 같은 카테고리에 속하는 서로 다른 객체까지 더 분할하여 semantic segmentaion 범위를 확장해나갔습니다. 이번에 본 논문은 U-NET:Convolution Networks for Biomedical Image Segme.. 2024. 2. 4. 이전 1 다음
