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On the journey of
https://www.youtube.com/watch?v=-hWgqTB09DM&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=4 기록에 앞서, 이 포스팅은 강의를 듣고 기록한 것일 뿐이고 코드의 경우 github에 있는 코드를 공부하고자 가져온 것입니다. 때문에 저작권이 제가 아닌 해당 강의 연사분과 github owner(Jaeyoung Jo) 님께 있음을 미리 밝혀둡니다. 먼저 지난 lecture 복습부터 하자. 한 마디로 머신러닝 problem들은 크게 1) Hypothesis & Cost 2) Cost를 줄이기 위해 Hypothesis의 parameter를 바꾸는 Optimization 이렇게 두 가지로 나뉜다는 거였다. 수식과 함께 나타낸다면 아래 이미지와..
OVERVIEW 의료, 기계 등의 분야에서 Anomaly detection (비정상 데이터 탐지)는 매우 중요하다. 현재 몇 회사들은 인공 지능을 활용해 기계의 결함을 분석한다든지, 의료 데이터를 활용해 환자의 질병을 도출하는 기술들을 개발 중이다. 하지만 위와 같은 데이터들은 몇 가지 문제점들이 있다. (1) 정상 데이터에 비해 비정상 데이터의 양은 현저히 낮다. (2) 모든 이미지 데이터를 라벨링 하기에는 큰 인력이 필요하다. (3) 이미지 전체의 특징 활용도가 낮다. 이외에도 몇 가지 문제점들이 존재하는데, 이 문제점들을 해결하고자 이 논문이 등장하게 되었고, 저자는 이 논문의 제목처럼 unsupervied learning (비 지도 학습)과 GAN을 사용하였다. 간략히 설명하자면 여기서 Unsup..
Pt.1 : MLP vs CNN MLP - 데이터를 1차원 배열로 만들어 가중치를 계산 vs CNN - 데이터를 convolution과 pooling을 반복하여 가중치를 계산 그래서 MLP는 CNN의 하위 개념에 속하며, Convolution과 pooling을 비교해자면 convolution : data에 가중치 filter을 convolution하고 pooling: 최대/최소/중간값 등을 선택하는 filter을 통해 data size을 축소시킨다는 점이 다름. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #import set_matplotlib_korean from torchvi..