AI 전문가가 되고싶은 사람

참고 사이트 :https://github.com/akamaster/pytorch_resnet_cifar10/blob/master/resnet.py pytorch_resnet_cifar10/resnet.py at master · akamaster/pytorch_resnet_cifar10Proper implementation of ResNet-s for CIFAR10/100 in pytorch that matches description of the original paper. - akamaster/pytorch_resnet_cifar10github.comResnet 논문에 나온 파라미터를 참고하여 작성한 코드입니다.import torch.nn as nnimport torchimport torch.nn.fu..

논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1참고 사이트 :https://towardsdatascience.com/review-resnet-winner-of-ilsvrc-2015-image-classification-localization-detection-e39402bfa5d8 Review: ResNet — Winner of ILSVRC 2015 (Image Classification, Localization, Detection)In this story, ResNet [1] is reviewed. ResNet can have a very deep network of up to 152 layers by learning the residual representation…tow..

참고 사이트 : https://medium.com/@AnasBrital98/inception-v3-cnn-architecture-explained-691cfb7bba08 Inception V3 CNN Architecture Explained .Inception-V3 CNN Architecture illustrated and Implemented in both Keras and PyTorch .medium.com코드가 길어보여서 처음에는 걱정이 되었지만, 직접 작성해보니 의외로 이해하기 어렵지 않았다. 코드를 하나하나 작성하면서 각 부분의 역할을 명확히 파악할 수 있었고, 전체적인 흐름도 자연스럽게 이해할 수 있었다. 이런 과정을 통해 코드의 구조와 작동 방식에 대한 감을 잡게 된 것 같다.import t..

논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1512.00567v3참고 사이트 :https://wikidocs.net/164794 K_03. Understanding of InceptionInception 네트워크는 CNN 분류기 개발에서 중요한 이정표였습니다. 시작하기 전에(pun intended) 가장 인기 있는 CNN은 더 나은 성능을 얻기 위해 컨볼루션 레…wikidocs.net https://sh-tsang.medium.com/review-inception-v3-1st-runner-up-image-classification-in-ilsvrc-2015-17915421f77c Review: Inception-v3 — 1st Runner Up (Image Classification) in I..

VGG16 모델을 PyTorch로 구현해보았다. 각 파라미터 역할과 네트워크 구조를 이해할 수 있도록 주석을 달아두었다.참고사이트https://modulabs.co.kr/blog/vggnet_structure/ 작은 커널, 더 큰 성과: VGGNet 아키텍처 탐구딥러닝 발전의 주춧돌 중 하나인 VGGNet 에 대해 알아봅시다. 여러 개의 층을 점점 깊이 쌓아 지능형 시스템의 성능을 올리겠다는 딥러닝의 컨셉을 엿볼 수 있습니다. VGGNet 의 상세한 구조를 살펴modulabs.co.krhttps://github.com/msyim/VGG16/blob/master/VGG16.py VGG16/VGG16.py at master · msyim/VGG16A PyTorch implementation of VGG16...

단순하지만 효과적인 방법으로 이미지 분류 문제에서 높은 성능을 달성하였고, 다양한 분야에서 활용되고 있는 VGG에 대해서 공부해보겠습니다.서론최근 몇 년 동안, 컨볼루션 신경망(ConvNet)은 이미지 및 비디오 인식에서 탁월한 성과를 거두었다. 이러한 성과는 대규모 데이터셋과 고성능 컴퓨팅의 발전 덕분에 가능했다. 특히 이미지넷 대회(ILSVRC)는 대규모 이미지 분류 시스템을 시험하는 중요한 플랫폼으로 자리 잡았으며, 초기에는 고차원 얕은 특징 인코딩을 사용하는 얕은 신경망 구조가 사용되었다.그러나 2012년부터 깊은 ConvNet이 도입되면서 성능이 급격히 향상되었고, 깊은 네트워크는 더 많은 계층을 통해 데이터를 처리함으로써 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 이 논문은 ConvNet의 깊이가..

논문에서 제시해준 파라미터를 사용하여 구현을 해보았다. 주석을 하나하나 달아서 추후에 보게 될 때 바로 이해할 수 있도록 하였다.참고사이트 : https://sahiltinky94.medium.com/know-about-googlenet-and-implementation-using-pytorch-92f827d675db Know about GoogLeNet and implementation using PytorchHi Guys! In this blogs, I will share my knowledge, after reading this research paper, what it is all about! Before I proceed it, I want…sahiltinky94.medium.comimport ..

https://kmhana.tistory.com/3 딥러닝을 위한 논문 가이드☆딥러닝 공부를 위해서 꼭 읽어야 할 논문(사이트)들의 리스트를 정리해보고자한다. 순수히 개인적인 의견으로, 사용자의 관점에서 평가했다. 실제 AI 프로젝트를 진행할 때 도움이 되었던 논kmhana.tistory.com Alexnet 다음 논문인 Inception을 공부해보려고한다.위 사이트에서 " Inception module에 시작, 모델을 직접 구현해보면서 모델링 코딩을 연습하기에도 좋다. "이런 말이 있었기에 이번 논문도 공부해본 후에 구현을 해보려고한다.논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1 서론논문의 서론에서는 합성곱 신경망(CNN)이 이미지 인식과 객체 탐지 분야에서 가져온 중요한..