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정리 노트

LSTM(Long Short Term Memory)

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '인공지능' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! LSTM은 RNN에 대한 기초적인 지식을 요구하기 때문에 RNN에 관련한 글을 읽고 이 글을 읽으시는 것을 추천드립니다. 제가 저번에 썼던 글을 읽으셔도 괜찮습니다. 2022.12.12 - [개념 정리/머신러닝 & 딥러닝 & A.I] - RNN(Recurrent Neural Network) LSTM을 사용하는 이유 저희에게 아주 긴 문장을 RNN의 입력으로 넣는다고 합시다. 예를 들어 "글쓴이는, 어제는 친구와 PC방을 다녀왔고, 그저께는 마트에 가서 라면을 사 오고, 그 전날은 대학교 친구들과 함께 밤을 새우면서 과제를 같이 했..
개념 정리/머신러닝 & 딥러닝 & A.I 2022. 12. 13. 01:42
RNN(Recurrent Neural Network)

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '인공지능' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! RNN은 CNN이나 GAN과 다르게 순차 데이터(시간성 데이터)를 처리하는데 특화된 딥러닝 모델의 구조입니다. 순차 데이터는 동적이며 보통은 길이가 가변적입니다. 예를 들어 음성 신호, 주식 시세, 심전도 신호 등이 시간성 데이터라 할 수 있습니다. 순차 데이터를 표현하는 방법은 제가 저번에 적었던 글을 참고하셔도 됩니다. 2022.08.15 - [[TIL]국민대X프로그래머스 여름방학 인공지능 과정] - 31일 차(2022/08/15) RNN(순환 신경망)의 3가지 필수 기능 순환 신경망에서는 기본적으로 3가지의 필수 기능들을 갖..
개념 정리/머신러닝 & 딥러닝 & A.I 2022. 12. 12. 23:20
GAN

이 글은 국민대학교 소프트웨어학부 '컴퓨터 비전' 강의를 듣고 요약하는 글입니다. 실제로 원하시는 정보가 여기에 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적 매우 환영합니다! 이번 글에서는 GAN 모델이 무엇인지에 대해 적어보겠습니다. GAN(Generative Adversarial Networks) GAN은 쉽게 말해 '생성 모델'입니다. 기본적인 DNN이나 CNN 구조에서는 입력을 특정 레이블로 분류하는데 목적을 둔 분별 모델(discriminative model)입니다. 즉, 입력으로 주어지는 이미지(X)가 어떤 레이블(Y)인지 예측해야 하므로 P(Y | X)를 추정하는 것이 목적입니다. 분별 모델은 P(X), 이미지들이 어떠한 분포를 가지고 있는지에 대해서는 예측할 수 없습니다. 그래서..
개념 정리/머신러닝 & 딥러닝 & A.I 2022. 12. 11. 23:45
확률적 경사 하강법의 변형들

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '인공지능' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! 2022.10.20 - [개념 정리/머신러닝 & 딥러닝 & A.I] - 확률적 경사 하강(SGD) 확률적 경사 하강(SGD) 이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '컴퓨터 비전' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 질문과 오류 지적은 매우 환영합니다! G study-note-99.tistory.com 이번 글에서는 확률적 경사 하강법의 변형들을 살펴보겠습니다. 확률적 경사 하강법에 대한 내용은 제가 전에 적었던 글을 읽고 오시면 조금이나마 감을 잡으실 수 있을 것입니다...
개념 정리/머신러닝 & 딥러닝 & A.I 2022. 12. 10. 15:35
배치 정규화(Batch Normalization)

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '컴퓨터 비전' 강의와 '인공지능' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! 딥러닝 모델을 구현하거나 모델의 구조를 본 적이 있는 사람들은 Batch Normalization을 사용한 모델들을 몇 번 보셨을 것입니다. 예를 들어 ResNet이라 하는 CNN 구조를 따르는 모델이 있습니다. Pytorch에서 제공하는 resnet 모델의 구조를 살펴보면 'BatchNorm2d'를 통해 배치 정규화를 적용했음을 확인할 수 있습니다. 이번 글을 통해 배치 정규화가 왜 등장했고, 배치 정규화가 무엇인지에 대해 알아보려 합니다. 배치 정규화를 하는 이유 이 이유를 알기 위해서는 2가지 개념에 ..
개념 정리/머신러닝 & 딥러닝 & A.I 2022. 12. 4. 16:23
백트래킹(Backtracking)

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '알고리즘' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! Backtracking이란? Backtracking(백 트래킹)은 해답을 구할 수 없는 경우가 나온 경우, 더 진행하는 것을 포기하고 이전 상태로 되돌아가서 다른 경우를 찾는 방법을 말합니다. 흔히 생각할 수 있는 예시가 '미로 찾기'입니다. 미로를 빠져나가는 방법들 중에서 가장 많이 알려진 방법이 '우수법' 입니다. 오른손으로 한쪽 벽을 짚으면서 걸으면 무조건 미로를 빠져나갈 수 있는 방법입니다. https://youtu.be/YS4ng_vKr7o?t=89 우수법으로 나아가는 과정이 백트래킹과 같다고 생각이 됩니다. 위와 같은 ..
개념 정리/알고리즘 2022. 11. 13. 11:57
동적 계획법(Dynamic Programming, DP)

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '알고리즘' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! 동적 계획법 동적 계획법은 분할 정복 기법으로 문제를 해결하는 방식과 유사합니다. 분할 정복 기법에 대해 모르시는 분들은 제가 저번에 적은 포스트를 참고하셔도 됩니다. 2022.10.17 - [개념 정리/알고리즘] - 분할 정복 기법(Divide & Conquer) 동적 계획법도 하나의 문제를 여러 작은 문제들로 나눈 다음, 각 문제들의 해답을 이용해서 원래 문제의 답을 구합니다. 분할 정복 기법과의 차이점은 여러 작은 문제들의 연관성입니다. 예를 들어, 병합 정렬이나 퀵 정렬을 구현할 때 나눠지는 배열들은 서로 상관이 없습니다...
개념 정리/알고리즘 2022. 11. 2. 22:42
분할 정복 기법(Divide & Conquer)

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '알고리즘' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! 문제 해결 과정 분할(Divide): 문제를 2개 이상의 같은 형식의 작은 문제들로 나눕니다. 정복(Conquer): 나눠진 작은 문제들은 재귀적으로 해결합니다. 나눠서 문제를 해결할 필요가 없을 때까지 계속 분할해 나갑니다. 통합(Combine): 풀어낸 작은 문제들의 해답들을 합쳐서 원래 문제의 해답으로 만듭니다. 위에 적은 과정이 주로 분할 정복 기법을 사용해 문제를 풀어나가는 과정입니다. 정복 과정에서 문제들을 재귀적으로 해결해 나가기 때문에 재귀를 이용해서 구현하게 됩니다. 따라서 재귀에 대해 어느 정도 아셔야 합니다. ..
개념 정리/알고리즘 2022. 10. 17. 22:11
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