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딥러닝 cv - Filter Filter 필터는 입력 이미지에 적용되어 특정한 특징이나 패턴을 감지하는 작은 윈도우이다. 이미지를 스캔하면서 특정한 패턴이나 엣지, 질감등을 찾아낸다. 이미지의 여러 부분에서 특징을 추출하는 역할을 한다. Kernel 필터의 수학적인 표현으로 필터를 정의하는 가중치를 포함한 작은 행렬이나 행렬 모양의 구조를 의미한다. (필터와 커널을 동일한 개념으로 이해해도 무방) Filter의 크기와 깊이 사이의 상관관계 ex1) 7x7 사이즈의 이미지가 있다고 가정하자. 그 이미지에 3x3 필터로 컨볼루션 하면 5x5 사이즈가 된다. 5x5 사이즈의 이미지에 3x3 필터로 컨볼루션 하면 3x3 사이즈의 이미지가 된다. ex2) 7x7 사이즈의 이미지에 5x5 필터로 컨볼루션 하면 3x3 사이즈의 이미지가 된다. .. 2024. 3. 30.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - chapter4 신경망학습 학습: 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득 1. 데이터 주도 학습 이미지 -> 사람이 생각한 특징 -> 기계학습 -> 결과 이미지 -> 딥러닝 ----------------------->결과 2. 데이터 분리 범용적으로 사용할 수 있는 모델을 만드는게 최종 목표인데 이 범용 능력을 제대로 평가하기 위해 훈련데이터와 시험데이터로 분리 (범용: 아직 보지 못한 데이터로도 문제를 올바르게 풀어내는 능력) 오버피팅: 한 데이터 셋에만 지나치게 최적화된 상태 3. 손실함수 신경망 성능의 나쁨을 나타내는 지표 현재 신경망이 훈련 데이터를 얼마나 잘 처리하지 못하는지 대표손실함수: 평균제곱오차, 교차엔트로피오차 4. 미니배치 학습 데이터 수가 많아질수록 모든 데이터에 대한 손실함수를 구하는건 .. 2024. 3. 30.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - chapter3 신경망 1. 다층 퍼셉트론의 한계 선형함수로 층을 깊게 쌓아도 선형함수이며 1층인 선형함수와 다를바가 없음 2. 활성화 함수 도입 입력 신호의 총합이 활성화를 일으킬지 말지를 결정하는 역할 3. 활성화함수 종류 ① 시그모이드 함수 장점: 출력값의 범위가 0~1 사이로, 출력값에 따라 어느 분류에 속하는지 확인 가능 단점: 입력값이 커도 출력값이 매우 작으므로 기울기 소실 문제가 생김 ② ReLU 함수 장점: 다른 활성화 함수보다 학습속도가 빠름, 은닉층에서 기울기 소실 문제 발생하지 않음 단점: 입력값이 음수인 경우 기울기가 0이 되어 가중치 업데이트가 안될 가능성 존재 4. 3층 신경망 구현 1층계산: A=X1@W1+B1 A=[a1,a2,a3] W1=[[w11,w12,w13], [w21,w22,w23]] X=.. 2024. 3. 30.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - chapter2 퍼셉트론 1. 퍼셉트론 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호 출력 x1, x2 : 입력신호 y: 출력신호 w1, w2: 가중치 θ: 한계(임계값) 2. 퍼셉트론의 동작원리 ① 입력신호가 뉴런에 보내질 때는 가중치가 곱해진다. ② 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력한다. 3. 단순한 논리회로 1)AND 게이트  AND게이트 수식표현 (w1 =0.7, w2=0.7) 2)NAND 게이트 NAND게이트 수식표현 (w1=-0.7, w2=-0.7) 3)OR 게이트 OR게이트 수식표현 (w1=0.7, w2=0.7) 4. θ대신 bias(편향) 가중치: 각 입력 신호가 결과에 주는 영향력을 조절 편향: 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 될지를 조절 5. XOR 게이트 기존의 퍼셉트론으로는 구현 불.. 2024. 3. 30.
맛슐랭 - 리뷰 구현 결과 1. 로그인 후 사람 아이콘 클릭 시 나오는 화면 로그인 한 회원이 작성한 리뷰의 리스트를 볼 수 있다. 글 작성 버튼을 클릭하면 리뷰 작성 페이지로 넘어간다. 2. 글작성 버튼 클릭시 나오는 화면 카카오 지도 api를 활용하여 지도 내 음식점 검색을 할 수 있도록 만들었고, 음식점 검색 시 검색된 음식점들이 지도에 마커로 표시된다. ( 참조: https://apis.map.kakao.com/web/sample/keywordList/ ) 검색목록에서 특정 음식점을 클릭하거나 특정 마커를 클릭하면 해당 음식점의 이름, 주소가 리뷰 등록 input 칸에 자동입력된다. 먹은 음식 옆 +버튼을 누르면 먹음 음식 칸을 추가할 수 있다. 3. 검색 목록 리스트에서 특정 음식점을 클릭하였거나 특정 마커 클릭시 나오는.. 2024. 3. 27.
맛슐랭 - 맛집 리뷰 Controller 구현 1. URL - 'reviews/create' 리뷰 생성을 위한 url이다. 리뷰를 생성하기 위한 html에 reviewCreateRequest 객체를 model에 담아 보내주었다. (리뷰 작성 정보를 reviewCreateRequest 객체에 담아오기 위해서이다.) @GetMapping("/create") public String reviewPage(Model model) { model.addAttribute("reviewCreateRequest",new ReviewCreateRequest()); return "/reviews/create"; } 리뷰 등록 버튼을 누르면 /reviews/create url로 reviewCreateRequest 객체가 전송된다. 해당 리뷰에 이상이 없는지 검증 후 이상이.. 2024. 3. 27.

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