| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 추천 시스템
- 그래픽스
- 인공지능
- 컴퓨터 그래픽스
- cs231n
- SGD
- 백준
- Regularization
- petal to metal
- 머신러닝
- Kaggle
- 비용함수
- recommender system
- 신경망
- C++
- pre-trained
- Vision
- OpenGL
- CNN
- Unsupervised learning
- Computer Vision
- 로지스틱 회귀
- 컴퓨터 비전
- 파이썬
- 딥러닝
- SVM
- logistic regression
- neural network
- Support Vector Machine
- CPP
- Today
- Total
목록cs231n (3)
kwan's note
linear classification with softmax - 소프트맥스 회귀
출처 : cs231n lecture3 www.youtube.com/watch?v=h7iBpEHGVNc 이번에는 저번시간에 이어서 linear classification의 방식에 대해 알아보도록 하겠습니다. reminder-by-kwan.tistory.com/115 linear classification, SVM - 선형 분류 출처 : cs231n lecture2 www.youtube.com/watch?v=OoUX-nOEjG0&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=2 linear classification은 매우 기본이 되는 분류 방식이다. neural network의 근간이 되는 분류.. reminder-by-kwan.tistory.com 저번시간에 사용하였던..
k nearest neighbor - k 최근접 이웃
출처: cs231n lecture 2 www.youtube.com/watch?v=OoUX-nOEjG0&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=2 이미지의 classification 문제중 가장 먼저 떠올릴수 있는 방법중 하나인 최근접이웃 알고리즘이다. 최근접 이웃 알고리즘은 말 그대로 가장 가까운 데이터의 결과값을 그대로 출력한다는것이다. 위와 같이 k=1 인경우 특정 데이터에 대해 점은 train set의 data고 색은 그 결과값(y)라고 할때 영역의 표시이다. 특정점에 대해 가장 가까운 점의 위치를 파악해 그 데이터의 결과값을 가져온다. 하지만 위처럼 섬이 생기게 되고 이는 옳지 못할 가능성이 매우 크다. 특이점에 매우 민감하게 반응하며 위와같은 실수를 범..
이 노트는 Fei-Fei li 교수님의 spring 2017 cs231 lecture를 기반으로 작성하였습니다. 작년말 이 강의를 추천받고 초반 3개정도의 강의를들었는데 당시에 머신러닝에 최소한의 개념도 부족해서 어느 순간부터 이해하지 못하고 포기했다. 이번 방학기간동안 몇개의 강의를 더 들었고 이제 다시 공부하고자 한다. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk 이는 2017년 강의로 2020년강의 혹은 그 이후의 강의 슬라이드와 약간 변화가 있지만 전체 강의가 공개된 2017년강의를 기준으로 작성하였..