전체 글 (8) 썸네일형 리스트형 [인공지능] 4장 다층 퍼셉트론 4.1 다층 퍼셉트론 신경망 구조 다층 퍼셉트론 신경망은 복수의 퍼셉트론 계층을 순서를 두고 배치하여 입력 벡터로부터 중간 표현을 거쳐 출력 벡터를 얻어내는 신경망 구조다. 간단히 다층 퍼셉트론이라고도 부른다. 4.2 은닉 계층의 수와 폭 은닉 계층의 수와 폭은 신경망 설계자가 임의로 설정 가능하다. 신경만의 품질을 결정짓는 중요한 요인. 무조건 늘린다고 품질이 좋아지는 것은 아니다. (충분한 데이터와 학습 없으면 오히려 품질 저하 초래도 가능) -> 문제의 규모, 데이터 양, 난이도를 종합적으로 고려해 결정 -> 학습률, 미니배치 크기 같은 하이퍼파라미터의 영향도 고려 필요 4.3 비선형 활성화 함수 출력 계층에서는 비선형 활성화 함수를 두지 않는다. - 시그모이드 함수나 소프트맥수 함수 이용한 후처리.. [머신러닝 및 응용] CH.2 Informed Search and Exploration 1. Informed Search Strategies 큐속의 노드의 순서를 결정하기 위해서 evaluation function을 적용. - frontier node의 순서는 우선순위 큐로 유지. evaluation function 1) Greedy Best-first Search goal에 가장 가까운 노드를 Expand. 예) 경로 탐색 문제 (tree search) 평가 - finite에서 optimal, complete하지 않다. (Infinite loop가 생길수있음.) - m이 miaximum depth of the search space라면, O(b^m) - 좋은 heuristic function은 space와 time 복잡도를 줄일 수 있다. Greedy best-first graph sea.. [머신러닝 및 응용] CH.1 Solving Problems by Searching 1. What is Problem Solving? sequence of operators를 찾는것. - 에펠탑 그림그리는거에 비유하면, 빈도화지는 initial state, 에펠탑은 goal state가 된다. Example: Traveling Salesperson Problem 가능한 모든 solution을 다 나열하면 n!가 되는데, 이는 효율성에 문제가 생긴다. The Turing test - 사람이 생각하는 형태처럼 기계로 solution을 찾아가면 문제를 해결할 수 있지 않을까? 문제 푸는 방식의 체계화 1) Initial (start) state 2) Operators (successor functions) - state를 변경시키는 액션 - 1)과 2)가 state space를 구성. 3) .. [컴퓨터 비전개론] CH.1 Image Filtering 1. 이미지란? Intensity values를 사용하여 매트릭스 혹은 격자의 형태로 표현. 2. 이미지 특성 이미지는 제한된 수만큼 픽셀을 보유한다. 픽셀 값 - grayscale은 0~255. - 컬러는 RGB같은 경우, 각 채널당 0~255까지 각 1바이트로 총 3바이트로 표현 가능. 수학적 함수로 표현하면, 3. 이미지 변환 수학적인 함수를 이용해서 operator를 적용하면, 이미지 변환을 얻을 수 있음. 오늘날, 특별한 종류의 operator에는 convolution이 있다. 대표적으로 노이즈제거하는데 이용. 4. 왜 이미지는 노이즈를 가지는가? 이미지 획득하는 과정 카메라 자체 문제 (Dead pixels) 인화 단계 문제 5. 노이즈 제거 가장 그럴싸한 방법은 제일 근사한 값들이 비슷한 컬.. [임베디드 시스템] CH.1 프로세서 설계 입문 1.1 프로세서 구조 & 조직 모든 현대의 일반 목적 컴퓨터들은 "Stored Program Concept"를 따른다. 프로세서는 50년이라는 시간이 지남에 따라 성능은 ↑, 가격은 ↓. 컴퓨터의 운영 방법 자체는 변한 것이 없다. -> 그 이유는 컴퓨터의 발전의 원인 대부분이 전자공학기술의 발전에 기인하기 때문이다. -> 즉, 가장 큰 변화로는 진공관 (Vacuum Tubes) - 트랜지스터 - ICs - VLSI - 진공관은 높은 진공 속에서 금속을 가열할 때 방출되는 전자를 전기장으로 제어하여, 정류, 증폭 등을 얻는다. - 트랜지스터는 3개 이상의 단자를 가지고 있고 npn, pnp형으로 분류된다. - IC (집적 회로)는 수천에서 수천만 개가 넘는 트랜지스터 등등을 집적시킨 것. - VLSI는 .. [데이터 베이스] CH.1 Introduction to Databases 1. 최근 데이터 트렌드 - 데이터가 기하급수적으로 늘고 있다. 인간에 의해서 생성된 데이터 (소셜 미디어, 카메라, 전화기, 스마트 워치 등등) 기계에 의해서 생성된 데이터 (자율주행 자동차, 스마트 홈, 소프트웨어 로그 등등) - 데이터 수요가 늘고 있다. 위와같은 통계가 보여주듯이, 데이터는 모든 것의 중심이 되었음. 2. 데이터 베이스에 대하여 - 데이터 베이스란 무엇인가? 핵심은 데이터를 모은다는 것. 그냥 모으는게 아니라, 많은 데이터를 통합시켜서 모은다. 공유의 목적도 있다. ( A large, integrated collection of data ) - 우리는 관계형 데이터베이스에 집중한다. 관계형 데이터베이스란 테이블 형태의 데이터베이스를 말한다. 즉, 현실 세계에 있는 모든 것을 테이블.. [안드로이드 스튜디오] 방탈출 게임 만들기 3학년 1학기 안드로이드 실험 프로젝트의 일환으로 방탈출 게임 어플을 작업했다. 3가지 스테이지로 이루어져 있으며, 각 스테이지는 각각 디자인했다. 나는 3번째 스테이지를 담당했다. 쓰였던 기능들을 간단히 정리하자면, - 데이터 (아이템 혹은 클릭시 조건같은 부분) 관리에는 DB와 SharedPreference 등을 사용하였다. - 이벤트 발생 혹은 다른 액티비티 호출할때는 버튼을 사용. - 스토리 진행은 텍스트뷰를 활용. - 아이템 창에 아이템이 뜨도록 하는건, 커스텀 리스트뷰를 사용. - 음악 재생에 Soundpool과 MediaPlayer 사용. - stage 선택창으로 넘어갈 때 애니메이션사용하여 시각적 효과 부여. - 아이템 획득시 Toast로 해당 내용 출력. 등 이 있다. 아래는 스테이지별 .. 1주차 정리 (안드로이드 구조) 안드로이드 구조 2종류의 코드로 나뉘는데, 기능(이벤트)를 담당하는 Java 코드와 화면 UI를 담당하는 xml 코드. View, Widget, View Group View - UI를 구성하는 기본적인 블럭 Widget - 애플리케이션 화면에 사용되는 UI 요소로 View를 상속받음. (ex - textview, imageview, button, editText 등등) View Group - 다른 뷰를 내부에 포함 할 수 있는 특수한 뷰로 View를 상속받음 Layout ? 내부에 다른 widget 혹은 layout을 담는 ViewGroup. Layout은 눈에 보이지 않지만, widget의 배치방식을 결정. Activity 어플리케션 내의 하나의 스크린 UI컴포넌트를 화면에 표시하고 시스템이나 사용자의.. 이전 1 다음
