Computer Science/Deep Learning21 [비전공자용] 대표적인 CNN 네트워크 - LeNet과 AlexNet 가장 유명하고 중요한 CNN 네트워크 두 가지를 뽑으라고 하면, 대부분은 CNN의 원조인 LeNet과 딥러닝이 주목받도록 이끈 AlexNet를 말할 겁니다. 이번 포스트에서는 LeNet과 AlexNet에 대해 알아보겠습니다! 1. LeNet 손글씨 숫자를 인식하는 네트워크 1998년에 제안된 첫 CNN 네트워크 합성곱 계층과 풀링 계층을 반복하고, 마지막에 완전연결 계층을 거쳐서 결과를 출력 최신 CNN과의 차이: 1) 활성화 함수로 시그모이드 함수 사용 (현재는 ReLU 주로 사용) 2) 원소를 줄이기만 하는 서브샘플링 사용해서 중간 데이터 크기 줄임 (현재는 Max 풀링 많이 사용) 2. AlexNet 딥러닝 열풍의 주역 2012년에 발표된 CNN 네트워크 LeNet과 구성의 큰 차이는 없음 합성곱 .. 2020. 7. 29. [비전공자용] CNN (합성곱 신경망)에서 필터를 적용한다는 것의 의미 이해하기 이번 포스트에서는 합성곱 신경망에서 필터가 어떻게 작용하는지 이해하기 쉽게 설명해보려 한다. 신경망 학습을 통해서 loss손실을 줄이는 방향으로 이 가중치가 변화하게 된다. 먼저 그 변화를 자세히 살펴보자. 1. 처음에 가중치를 설정할 때는 랜덤으로(무작위로) 값을 정하기 때문에 의미없는 값들로 이루어져 있다. 아무 규칙이 없다는 말이다. 2. 학습을 거치면서 필터는 규칙성 있는 형태로 변화한다. 3. 학습된 필터 몇 개를 선택해서 입력받은 이미지에 합성곱 처리(Test)를 해보면 4. 각각의 필터 특징에 맞게 어떤 특징이 부각되어 이미지를 출력한다. 이해를 돕기 위해 예를 들어보자. CNN을 구성하는 한 합성곱 계층의 가중치가 (30, 1, 5, 5)의 형상을 가지고 있다고 하자. ☞ 통상적으로 필터 .. 2020. 7. 29. [비전공자용] [Python] CNN 합성곱 신경망 구현하기 자자 이제 지금까지 공부했던 합성곱 계층과 풀링 계층을 이용해서 손글씨 숫자를 인식하는 CNN 합성곱 신경망을 본격적으로 구현해보도록 하겠습니다!!!!!! 합성곱 계층과 풀링 계층에 대해 개념적으로 공부하고 싶으신 분들은 아래 포스트를 참고하세요. 2020/07/10 - [Computer Science/Deep Learning] - [비전공자용]합성곱 신경망 (CNN) - 합성곱 계층 & 풀링 계층 아래 구조의 계층으로 구성되어 있는 CNN을 SimpleConvNet이라는 클래스로 구성해봅시다. 입력데이터 -----> Convolution -> ReLU -> Pooling -----> Affine -> ReLU -----> Affine -> Softmax ------> 결과 SimpleConvNet 신경.. 2020. 7. 28. [비전공자용] [Python] CNN(합성곱 신경망) - 풀링 계층 구현 이번 포스트에서는 지난 포스트(CNN-합성곱 계층 구현)에 이어서 2020/07/28 - [Computer Science/Deep Learning] - [비전공자용] [Python] CNN(합성곱 신경망) - 합성곱 계층 구현 CNN에서의 풀링 계층을 Python으로 구현해보려 합니다. 여기서는 코드를 구성하는 것만 다루기 때문에 개념적으로 공부하고 싶으신 분들은 아래 포스트를 참고해주세요. 2020/07/10 - [Computer Science/Deep Learning] - [비전공자용]합성곱 신경망 (CNN) - 합성곱 계층 & 풀링 계층 2. 풀링 계층 구현 합성곱 계층과 마찬가지로 풀링 계층에서도 im2col 함수를 사용해서 입력 데이터를 전개합니다. 하나 차이점이 있다면, 풀링 계층에서는 채널 .. 2020. 7. 28. [비전공자용] [Python] CNN(합성곱 신경망) - 합성곱 계층 구현 이전 포스트에서 합성곱 계층과 풀링 계층에 대해 이론적으로 살펴보았습니다. 2020/07/10 - [Computer Science/Deep Learning] - [비전공자용]합성곱 신경망 (CNN) - 합성곱 계층 & 풀링 계층 [비전공자용]합성곱 신경망 (CNN) - 합성곱 계층 & 풀링 계층 합성곱 신경망 Convolutional Neural Network, CNN은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 사용됩니다. 이제부터 CNN에 대해서 낱낱이 살펴보도록 합시다. # CNN 전체 구조 지금까지 공부했던 신경망�� huangdi.tistory.com 지금부터 두 계층을 직접 Python 코드로 구현하고자 합니다. 1. 합성곱 계층 구현 합성곱 계층에서는 image to column (통상적으로.. 2020. 7. 28. [비전공자용]합성곱 신경망 (CNN) - 합성곱 계층 & 풀링 계층 합성곱 신경망 Convolutional Neural Network, CNN은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 사용됩니다. 이제부터 CNN에 대해서 낱낱이 살펴보도록 합시다. # CNN 전체 구조 지금까지 공부했던 신경망과 CNN이 특별히 다른 점은 CNN에는 합성곱 계층 Convolutional layer 과 풀링 계층 Pooling layer 이 새롭게 등장한다는 점입니다. 지금까지 본 신경망은 인접하는 계층의 모든 뉴런과 결합되어 있었습니다. 이를 완전연결 fully-connected라고 하고, 완전히 연결된 계층을 Affine 계층이라고 합니다. 완전연결 신경망은 Affine 계층 뒤에 활성화 함수를 갖는 ReLU/Sigmoid 계층이 이어져 있습니다. 위 그림에서는 'Affine-ReL.. 2020. 7. 10. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
