일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 네이버커넥트
- Beyond Linear Neural Networks
- 베이즈통계학
- summarise( )
- aitech
- group_by( )
- LinearNeuralNetwork
- convolution 역전파
- RNN
- Convolution
- mutate( )
- 부스트캠프
- regular expression
- 생활코딩
- regex
- JavaScript
- Sequential Model
- col_names
- 정규표현식
- dplyr
- 부스트캠프aitech3기
- 역전파알고리즘
- NomadCoder
- 네이버커넥트재단
- 모각공
- Filter
- 자바스크립트
- r
- 부스트캠프 aitech3기
- Multi-Layer Perceptron
- Today
- Total
clear_uncertainty
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 10일차 - CNN-Convolution은 무엇인가? 본문
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 10일차 - CNN-Convolution은 무엇인가?
SOidentitiy 2021. 11. 19. 17:14모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 <[부스트캠프 AI Tech 3기] Pre-Course>입니다.
(https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424)
<인공지능 본격 탐구: 딥러닝 기초>
CNN-Convolution은 무엇인가?
Convolution
Continuous convolution
Discrete convolution
2D image convolution
Convolution
2D convolution
RGB Image Convolution
Stack of Convolution
Convolution Neural Networks
CNN consists of Convolution layer, pooling layer, and fully connected layer.
Convolution and pooling layers: feature extraction
Fully connected layer: decision making (e.g., classification)
Convolution Arithmetic (of GoogLeNet)
Stride
Padding
Stride? Padding?
Convolution Arithmetic
Padding(1), Stride(1), 3X3 Kernel
Exercise
What is the number of parameters of this model?
1X1 Convolution
Why?
Dimension reduction
To reduce the number of parameters while increasing the depth
e.g., bottleneck architecture
출처
[부스트캠프 AI Tech 3기] Pre-Course
'네이버 부스트캠프 - AI Tech 3rd > 인공지능 본격 탐구: 딥러닝 기초' 카테고리의 다른 글
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 10일차 - Sequential Models - RNN (0) | 2021.11.19 |
---|---|
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 9일차 - Optimization (0) | 2021.11.18 |
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 9일차 - 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perceptron) (0) | 2021.11.18 |