딥러닝_실습4 L3. Text Classification 출처: 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 (위키북스)링크: https://wikidocs.net/book/2155Embedding Layer워드 임베딩(Word Embedding): 단어를 벡터로 표현하는 방법으로, 단어를 밀집 표현으로 변환한다. 1. 희소표현(Sparse Representation)원-핫 벡터들은 표현하고자 하는 단어의 인덱스의 값만 1이고, 나머지 인덱스에는 전부 0으로 표현되는 방법이다. 이렇게 벡터 또는 행렬의 값이 대부분이 0으로 표현되는 방법을 희소 표현(sparse representation)이라고 한다. 원-핫 벡터는 희소 벡터이다.이러한 희소 벡터의 문제점은 단어의 개수가 늘어나면 벡터의 차원이 한없이 커진다는 점이다. 원-핫 벡터로 표현할 때는 갖고 있는 코퍼스에 단.. 2024. 5. 8. L2. Face Detection 딥러닝을 사용한 최신 얼굴 인식에 대해 알아보자1. 얼굴 찾기HOG(Histogram of Oriented Gradients) 방식을 사용한다.먼저 이미지를 흑백을 바꾼다. 이미지의 해당 픽셀이 이를 둘러싸고 있는 픽셀들과 비교해서 얼마나 어두운지 알아낸다.이미지가 어두워지는 방향을 나타내는 화살표를 그린다. 이 화살표를 gradient라고 부르며 이를 통해 이미지에서 밝은 부분-> 어두운 부분으로의 흐름을 알 수 있다.이미지를 16x16 픽셀의 작은 정사각형들로 분해하여 각 정사각형에서 얼마나 많은 gradient가 주요방향(위쪽, 우상쪽, 오른쪽)을 가리키는지 세어본다. 그러고 이 사각형을 가장 강한 화살표 방향을 바꾼다. 2. 얼굴의 위치교정과 투영얼굴이 다른 방향을 보고 있으면 다르게 인식되기 때.. 2024. 5. 2. L1. Image Classification 1. MNIST 손글씨 분류출처: https://github.com/kec0130/AIFFEL-project/blob/main/exploration/E1_classification_mnist.ipynb2. 가위바위보 분류기출처: https://github.com/kec0130/AIFFEL-project/blob/main/exploration/E1_rock_scissor_paper.ipynb 코드를 보면 model을 생성하는 과정에서 Conv2D-> MaxPool -> Conv2D -> MaxPooling2D -> Flatten -> Dense 과정을 거친다CNN은 Convolution과 Pooling, Dense(또는 Fully Connected)라는 세가지 종류의 계층을 통해 만들어지며 크게 Feat.. 2024. 5. 2. 딥러닝 실습 C231n 강의를 듣고 있는데 잠시 멈추고 토이 프로젝트들을 참고해서 코드 공부를 해보려고 한다.좋은 강의인건 맞지만 언제나처럼 실습과 플젝을 통해 얻어가는 것과는 다른 거니 작은 플젝부터 해봐야겠다.https://www.youtube.com/watch?v=kVaBDpwgsGg&list=PLqtXapA2WDqbE6ghoiEJIrmEnndQ7ouys이 강의로 대략적인 방법을 익히고 부딪쳐서 해봐야겠다.https://github.com/kec0130/AIFFEL-project?tab=readme-ov-file참고하는 사이트다 2024. 4. 30. 이전 1 다음
