728x90 반응형 SMALL 전체 글1523 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 컴퓨터 비전 (Computer Vision, CV) AI에서 가장 뜨거운 주제 중 하나이다. CV는 이미지/비디오 데이터를 분석하고 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 기계에 계산 기능을 다룬다 . 추상적으로, 인간과 같은 시각적 추론의 기술을 기계에 부여하는 것을 포함한다. CV를 시작하려면 컴퓨터 과학의 다양한 측면에 대한 지식이 필요하다. 또한, 자율주행차, 로봇은 물론 다양한 사진 보정 앱에서 엄청난 발전을 이루고 있다. 개체 감지에 있어 꾸준한 발전이 매일 이루어지고 있다. OpenCV 이미지 처리는 의도한 조작을 얻기 위해 이미지에 몇 가지 작업을 수행하는 것이다. 새로운 데이터 분석을 시작할 때 일부 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 수행한다. 이미지 처리도 마찬가지다. 사진에서 유용한 .. 2021. 12. 10. [ANN] Neural Networks Neural Networks Feedforward / Recurrent Neural Networks 신경망의 가장 기본적인 architecture는 fully-connected Feedforward Neural Network (FNN)이라고 할 수 있다. Feedforward는 neuron이 동일하거나 이전 layer에 연결을 제공하지 않고 단순히 출력을 다음 layer로 전달한다는 의미이다. fully-connected은 layer의 각 neuron이 이전 layer의 모든 neuron에서 들어오는 연결을 가지고 있음을 의미한다. 여기서, 주목할 것은 다른 유형의 신경망 또는 신경망 architecture가 많이 있다. 이것은 모두 동일한 neuron, 가중 연결 및 Activation Function.. 2021. 12. 10. [ANN] CNN (Convolutional Neural Network) CNN (Convolutional Neural Network) CNN은 convolution과 pooling, dense (또는 fully connected)라는 세 가지의 layer을 통해 만들어진다. Convolution layer 0이 검은색, 1이 흰색으로 구성된 0과 1 흑백 5X5 pixel 사진이 있다. 다음으로 임의의 0과 1로 채워진 3X3 행렬이 있다. 이 행렬은 이미지의 하위 집합과 행렬곱을 할 수 있다. 이 곱은 3X3 행렬이 모든 pixel을 반복해서 이동함에 따라 새로운 행렬에 기록된다. ◦ DNN에 비해 파라미터 개수가 현저히 적다. DNN보다 overfitting 문제를 덜 발생시킨다. ◦ filter 함수를 사용해 이미지에서 부분적인 feature를 추출한다. 이때 filt.. 2021. 12. 10. [ANN] 퍼셉트론 (Perceptron) 사람의 뉴런 두뇌의 가장 작은 정보처리 단위이다. 세포체 (cell body)는 간단한 연산하며 수상돌기 (dendrite)는 신호 수신, 축삭 (axon)은 처리 결과를 전송한다. 사람은 1011개 정도의 뉴런을 가지며, 뉴런은 1000개 가량 다른 뉴런과 연결되어 있어 1014개 정도 연결되어 있다. 컴퓨터 인간의 두뇌 처리 소자의 개수 10^8개의 트랜지스터 10^10개의 뉴런 처리 소자의 속도 10^12Hz 10^2Hz 학습 기능 없음 있음 계산 형태 중앙 집중식, 순차적 처리 분산 병렬 처리 뉴런의 기본 동작 신호를 받아들이고, 이 신호가 축삭 돌기를 지나 축삭 말단으로 전달한다. 축삭 돌기를 지나는 동안 신호가 약해지거나, 너무 약해서 축삭 말단까지 전달되지 않거 나 혹은 강하게 전달되기도 한.. 2021. 12. 10. [ANN] SNN (Spiking Neural Networks) SNN (Spiking Neural Networks) SNN (Spiking Neural Networks)은 뇌과학에서 밝혀진 생물학적인 뇌의 뉴런이 출력을 결정하는 메커니즘을 모방하고 기존 신경망의 차이를 좁히는 것을 목표하고 있다. SNN은 기존의 신경망과 근본적으로 다른 구조를 가지고 있는데, 모두가 서로 연결되어 있는 구조가 아닌, 듬성듬성 연결된 extraordinary network topology를 이루고 있다. 이는 생물학적으로 뇌와 비슷한 구조를 지니고 있다는 것을 알 수 있다. SNN은 특정 시점에 발생하는 discrete spike를 통해서 동작한다. spike의 발생 여부는 다양한 생물학적인 프로세스를 나타내는 미분방정식에 의해서 결정된다. 여기서 membrane potential은.. 2021. 12. 10. ANN이란? 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 인공신경망 (artificial neural network, ANN)은 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 학습 알고리즘이다. 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜 문제해결능력을 가지는 비선형 모델이라고도 불린다. 일반적으로 사용되는 기본적인 인공신경망 알고리즘인 다층인공신경망(multi-layer neural network)의 경우 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 그리고 출력층(output layer),이렇게 세가지 층으로 구분이 된다. 그리고 각 layer들은 노드 (node)들로 구성되어 있다. https://www.asimovinstitute.o.. 2021. 12. 10. 변경 이력의 충돌 (Conflict) 해결하기 변경 이력의 충돌 (Conflict) 해결하기 merge는 Git에서 변경한 부분을 자동으로 통합해 주는 기능이다. 그러나 경우에 따라 자동으로 병합할 수 없는 경우도 있다. 그것은 원격 저장소와 로컬 저장소 양쪽에서 파일의 동일한 부분을 변경한 경우이다. 이 경우 두 변경 내용중 어느 쪽을 저장할 것인지 자동으로 판단 할 수 없기 때문에 충돌 (Conflict)이 발생한다. Git은 conflict이 발생한 파일 내용을 표시해주며 이 부분을 우리가 직접 수정해 주어야 한다. 2021. 12. 10. 변경 이력 병합 (Merge)하기 변경 이력 병합 (Merge)하기 master 외의 branch에서 수정된 내용이 생겼으므로 풀 요청(Pull Request)을 할 수 있다. pull request는 깃허브에서 협업의 핵심이다. pull request를 통해 수정한 내용을 제안하고, 다른 사람의 리뷰를 요청하여 다른 사람들이 수정된 내용을 그들의 branch에 병합 (Merge)하도록 한다. pull request는 두 branch로부터 다른 점을 보여주는데, 수정된 것과 추가된 것, 그리고 빠진것들이 녹색과 빨간색으로 보여진다. commit을 하면 바로 pull request를 열어서 토의를 시작할 수 있다. 깃허브의 멘션시스템을 사용하여, 특정 사람이나 팀에게 피드백을 요청할 수 있다. 마지막으로 readme-edits branch.. 2021. 12. 10. 원격 저장소 복제 (Clone)하기 원격 저장소 복제 (Clone)하기 누군가의 변경 이력이 적용된 원격 저장소가 있으면, 그걸 웹에서 통째로 복제해와 내 PC에서 직접 작업할 수 있다. 원격 저장소를 복제하려면, 클론(Clone)이라는 조작을 수행한다. 복제란 원격 저장소의 내용을 통째로 다운로드하는 것을 말한다. 복제한 저장소를 다른 PC에서 로컬 저장소로 사용할 수 있게 된다. 2021. 12. 10. 원격 저장소에서 풀 (Pull)해오기 원격 저장소에서 풀 (Pull)해오기 다른 사람이 원격 저장소에 올려놓은(Push) 변경 내용을 내 로컬 저장소에도 적용 (Pull)할 필요가 있다. 원격 저장소에서 로컬 저장소로 업데이트하려면 pull을 실행한다. pull 을 실행하면, 원격 저장소에서 최신 변경 이력을 다운로드하여 로컬 저장소에 그 내용을 적용한다. 2021. 12. 10. 이전 1 ··· 146 147 148 149 150 151 152 153 다음 728x90 반응형 LIST
