패스트캠퍼스 챌린지 - 21일차

강의 내용 Review

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📍배운내용📍

• Image Tensors
• Correlation
• Correlation with Activation
• window Extraction

👉강의내용👈

Ch.01 딥러닝 네트워크의 연산

Lecture5. Conv Layers

Image Tensors

• 이미지는 2차원 메트릭스로 표현됨
• 각 원소는  X[a,b] 형태로 나타냄, 대괄호로 인덱싱함 
• 컬러이미지는 3차원으로 표현함 R-레드, G-그린, B-블루

Correlation

• 코릴레이션 연산
• 2차원의 두 이미지를 코릴레이션 연산 하 면 실수 값이 나옴 
• 필터 사이즈는 입력되는 이미지 사이즈와 같음
• 딥러닝에서 코릴레이션 연산 
• X : 입력데이터, F : 팔터 -> 가중치, b : 바이어스 
• 컴볼루션 연산은 실제로 코릴레이션 연산, 두 신호 사이에 유사성 측정해주는 도구
• 컨볼루션 : 필터를 뒤집어서 연산한것 

Correlation with Activation 

• z값 연산은 affine 연산이랑 같음 
• 코릴레이션연산의 dot 프로덕트는 2차원 텐서를 일차원으로 플랫튼해서 플랫튼된 필터랑 연산함
• 이후 z값에 activation function을 적용함

Window Extraction

• window 창문밖에 보이는 풍경
• 원도우 사이즈를 정해놓고 옆으로 한칸씩 이동 
• 슬라이싱 하듯이 윈도우을 정함 
• Windows(2D) : 2차원으로도 표현 가능 X[a:b, c:d] 이런씩으로 표현  

 

공부사진 

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강의 듣기

필기하기

 

21일차 후기

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코릴레이션 연산과 컨볼루션 연산에 대해 배웠다.

얼른 얼른 듣자!

 

 

https://bit.ly/37BpXiC

패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.