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Introduction to Neural NetworksLecture 4의 강의목차는 다음과 같다.1) Back-propagation 역전파2) CNN우선 computational graph 에 대한 이해가 필요하다. 역전파는 gradient 를 얻기 위해 chain rule을 사용한다. 최종 목적지는 input 에 대한 gradient 를 구하는 것이다.  BackpropagationChain rule (=연쇄법칙) (=합성함수의 미분법)chain rule에서는 항상 위쪽으로 gradient가 전파됩니다.시그모이드 함수 : 1 / (1 + e^-x)예제 보면서 이해하기…….여기에서 가장 중요한 사실은 local gradient를 적을 수 있는한 더 복잡한 노드 그룹을 만들 수 있다는 것입니다. 그리고 ..

Loss Functions and OptimizationLecture 3의 강의목차는 다음과 같다.1) Loss Function2) Optimization Loss Function이미지 분류 시 어떤 수식에 의해 출력된 score에 대해 불만족하는 정도를 정량화 시킴손실함수는 W 가 좋은지 나쁜지 알아보는 척도가 된다. 따라서 Loss가 0 일수록 분류를 잘 하는 것이라 할 수 있다. SVMSupport Vector Machine 즉 SVM 은 2,3차원 이상의 고차원인 초평면에서 결정경계를 기준으로 데이터를 분류한다.SVM은 허용 가능한 오류 범위 내에서 가능한 최대 마진을 만들어야 한다. 이러한 SVM은 다항 분류에서도 사용하는데 이를 multiclsss SVM이라고 하며, 여기서 사용되는 loss ..

Image ClassificationLecture 2의 강의목차는 다음과 같다.1) K-Nearest Neighbor(KNN)2) Linear classifiers : SVM, Softmax3) Two-layer neural network4) Image featuresCS231n의 강의내용은 주로 Image Classification 에 관한 문제를 다룬다.컴퓨터에게 이미지란 단지 거대한 숫자 집합에 불과하다. 이 거대한 숫자집합에서 "고양이"를 인식하는 것은 상당히 어려운데, 이것을 바로 "의미론적 차이(Semantic gap)" 라고 한다. 카메라를 아주 조금만 옮겨도 모든 픽셀 값들이 모조리 달라지지만 이 달라진 픽셀 값도 여전히 고양이라는 사실은 변하지 않는다.우리가 만든 알고리즘은 이런 것들에 ..

Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual RecognitionLecture 1의 강의목차는 다음과 같다.1) 컴퓨터 비전의 역사2) CS231n 수업의 목표Computer Vision→ 컴퓨터 비전은 여러가지의 학문 분야가 관련되어 있다. 과학, 공학, 기술 등 다양한 분야에서 적용될 수 있다. 컴퓨터비전의 역사는 5억 4300만 년 전으로 거슬러 올라간다.짧은 시간 동안 생물의 종이 폭발적으로 늘어난 시기는 캄브리아기 폭발 or 빅뱅 때이다. → 동물에게 ‘시각’이 생겼기 때문시각은 동물들이 능동적으로 살게 했으며, 시각의 탄생이 폭발적인 종 분화를 만들어냈다.  Computer Vision 의 최종목표사람처럼 볼 수 있는 기계를 만드는 것 ..

Lecture 1https://yeondventure.tistory.com/88?category=1182335Lecture 2https://yeondventure.tistory.com/89?category=1182335Lecture 3https://yeondventure.tistory.com/90?category=1182335Lecture 4https://yeondventure.tistory.com/91Lecture 5 Lecture 6

공룡책으로 운영체제를 정리한다. 목차는 다음과 같다.   Ch.1Introductionhttps://yeondventure.tistory.com/44Ch.2Operating system structureshttps://yeondventure.tistory.com/45?category=1152586Ch.3Processhttps://yeondventure.tistory.com/46?category=1152586Ch.4Threads & Concurrencyhttps://yeondventure.tistory.com/47?category=1152586Ch.5CPU Schedulinghttps://yeondventure.tistory.com/48?category=1152586Ch.6Synchronization to..