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IE가 어른이 되기까지

[Deep Learning] Convolutional Neural Network (CNN)

이미지, 비디오, 텍스트, 사운드 등은 어떻게 분석을 하는 것일까요 ? 이러한 비정형 데이터도 분류하고 예측할 수 있을까요 ? 이에 대한 방법론인 Convolutional Nerual Network에 대해 알아보겠습니다. Convolutional Neural Network의 등장배경 만약 이러한 이미지가 있다면 어떻게 분석할 수 있을까요 ? 우리가 알고있는 딥러닝 지식에 의하면 모든 픽셀들을 독립적으로 Flatten 시켜 input layer에 넣게 될 것입니다. 그렇게 되면 Input layer와 Hidden layer 사이에 너무 많은 가중치가 생성될 것입니다. 또한, 이미지 데이터의 경우 위치 정보가 중요한데, 이러한 점이 포함되지 않아 이미지의 형태를 무시하게 됩니다. 이러한 문제점을 해결하기 위..
DL/Algorithms 2023. 2. 28. 14:58
[Deep Learning] Generative Adversarial Network (GAN)

이번 글에선 GAN에 대해 알아보겠습니다. GAN이란 ? Generative Adversarial Networks (GAN) 는 가상의 data를 만들어내는 Generator와 그렇게 만들어진 data를 평가하는 Discriminator가 서로 대립적(Adversarial)으로 경쟁하며 성능을 점차 개선해나가는 알고리즘입니다. 즉, Generate는 위조 지폐를 생성해내는 위조지폐범이고 Discriminator은 그런 위조지폐범을 검거하려하는 경찰인 셈입니다. 위조지폐범은 더 진짜 같은 위조 지폐를 만들기 위해 점점 노력할 것이고, 경찰은 그들의 수법과 실제 지폐를 공부함으로써 그들을 잡으려 노력할 것입니다. 이것이 GAN입니다. GAN의 손실함수 GAN의 손실함수에 대해 알아보겠습니다. * D(x) :..
DL/Algorithms 2023. 2. 17. 16:05
[Deep Learning] AutoEncoder (AE)

AutoEncoder은 비교사학습을 위한 딥러닝입니다. 이번 글에서는 AutoEncoder에 대해 알아보도록 하겠습니다. * 비교사학습 : Output이 존재하지 않는 학습 AutoEncoder이란 ? AutoEncoder은 Input과 Output을 동일하게 설정함으로써 신경망을 통해 비지도 학습을 구현한 방법입니다. 잘 모르겠으니 정확히 알아보도록 하겠습니다. 위 그림을 보면 Encoder는 input인 x를 압축시켜서 새로운 변수 h(x)를 만듭니다. 압축했기 때문에 h(x)는 기존 노드 수보다 적은 노드 수를 가집니다. Decoder를 통해 원래의 x로 복원합니다. 이처럼 AutoEncoder은 복원된 x와 실제 x와의 차이가 최소가 되도록 학습하는 것입니다. 따라서 Loss Function (손..
DL/Algorithms 2023. 2. 17. 13:41
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