728x90 반응형 AI Research47 [딥러닝 기본지식] Diffusion Model 이번 포스팅에서는 Generative Model 중에서 최근 활발하게 연구되고 있는 Diffusion Model에 대해 작성하겠습니다. 먼저, Generative Model이 무엇인지에 대해서 부터 알아보겠습니다. 1. Generative Model 이란? Generative Model 은 입력으로 주어지는 데이터 x로 부터 샘플링된 분포(distribution)를 평가하는 모델을 말합니다. 가장 유명한 것으로 GAN이 있죠! 딥러닝 모델이 분포를 평가한다는 것은 정확히 무슨 의미일까요? 분류 모델의 경우에는 모델의 output이 분류해야 할 class들 중 하나입니다. 하지만 생성 모델에서는 output이 분포를 결정짓는 값입니다. 즉, 주어진 데이터가 나올 확률을 의미합니다. 주어진 데이터의 가능도(.. 2023. 5. 1. [딥러닝 기본지식] 다양한 Convolution 기법_with pytorch (2) 이번 게시물에서는 이전 게시물에 이어 다양한 Convolution 기법들에 대해 작성합니다! 5. Depthwise Separable Convolution 앞서 설명했던 depthwise convolution은 하나의 kernel이 하나의 채널에만 연산을 하고 각각의 연산 결과를 하나로 모으는 방식이었습니다. 이와 달리 Depthwise Separable Convolution은 각 채널의 출력 값들이 하나로 합쳐지는 방식입니다. depthwise convolution은 채널들끼리 정보 교류가 없었지만 Depthwise Separable Convolution은 spatial feature와 channel-wise feature 를 모두 고려하기 때문에 채널간 정보교류를 하며 네트워크를 경량시킬 수 있습니다.. 2023. 4. 23. [딥러닝 기본지식] 다양한 Convolution 기법_with Pytorch (1) 이전에 합성곱 신경망(CNN)의 기초에 대해 설명했었는데요! 이번 글에서는 딥러닝에서 사용되는 다양한 Convolution 기법들에 대해서 설명하겠습니다! 컴퓨터 비전 분야에서 CNN이 등장한 이후 많은 task에서 꽤 높은 성능 향상 결과를 얻을 수 있었습니다. kernel의 크기를 키워 receptive field를 확장한다던지, 더 깊이 레이어를 쌓는다던지 하는 방법들이 적용되어왔습니다. 하지만 연산량의 증가나 기울기 소멸, 정보 손실같은 문제가 발생해 한계점이 존재하기도 합니다. 따라서, 이런 문제점을 해결하기 위해 등장한 다양한 Convolution 기법들을 소개하겠습니다! 소개할 Convolution들은 다음과 같습니다. - Transposed Convolution( Deconvolution .. 2023. 4. 22. [데이터 분석] EDA(Exploratory Data Analysis) ▶ EDA(Exploratory Data Analysis)란? 탐색적 데이터 분석입니다. 데이터 분석에 있어서 매우 중요한 초기 분석 단계입니다. 쉽게 말해서 데이터가 어떤 형태를 띄고 있는지 견적을 내는 일이다라고 할 수 있습니다. 이 단계가 중요한 이유는 데이터의 특성을 알아야 해결하고자 하는 문제의 해결 방법을 탐색해 볼 수 있기 때문입니다. 간단히 설명하자면, EDA란! - 시각화를 통해 패턴을 발견하고, - 데이터의 특성을 확인하고, - 통계와 그래픽을 통해 가설을 검정하는 과정을 통해 데이터에 대해 알아보는 것입니다. ▶ EDA의 목적 EDA의 목적은 아래와 같습니다. - 시각화와 통계를 사용해 데이터를 이해하고 살펴볼 수 있습니다. - 도출하고자 하는 결과의 기본이 되는 가설에 접근하.. 2023. 3. 5. 이전 1 2 3 4 5 ··· 12 다음 728x90 반응형
