AI/Deeplearning (8) 썸네일형 리스트형 GAN 보호되어 있는 글입니다. Auto Encoder 보호되어 있는 글입니다. YOLOv5 !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repo %cd yolov5 %pip install -qr requirements.txt # install dependencies import torch from IPython.display import Image, clear_output # to display images clear_output() print(f"Setup complete. Using torch {torch.__version__} ({torch.cuda.get_device_properties(0).name if torch.cuda.is_available() else 'CPU'})") #https://roboflow.com/에서 이미지 .. Convolutional Neural Networks 보호되어 있는 글입니다. GPT, BERT 보호되어 있는 글입니다. Attention, Transformer 보호되어 있는 글입니다. rnn / lstm / gru 보호되어 있는 글입니다. Perceptron / Neural Networks !수정중 Neural network ? 인간이 사물을 구분하고 언어를 이해하는 것은 컴퓨터가 뛰어넘을 수 없다. 이런 한계를 뛰어넘기 위해 인간의 뇌를 모방해서 만든 것이 Neural network의 시초이다. 수많은 신경세포가 연결되어 뇌를 구성하는 것 처럼 Neural network는 다수의 node로 구성되어 입력 값을 받아 계산을 수행한다. Perceptron ? 퍼셉트론은 초기 인공 신경망으로 기본적으로 여러개의 input과 하나의 output을 출력하는 알고리즘이다. 위의 그림에서 x는 input data를 의미하며, w는 가중치, y는 출력값이다. 각 입력값이 가중치와 곱해지고 이를 합산한 결과가 임계치(threshold)를 넘으면 출력신호 1을 출력하고, 그렇지 않을 경우에는 0을 출력한다.. 이전 1 다음
