DL(Deep Learning)11 Fast campus(혁펜하임) - 강화학습 다음 글은 패스트캠퍼스의 혁펜하임 선생님의 강의를 듣고 해당 챕터에 대한 내용을 본인의 것으로 만들기 위해 핵심 정리, 그리고 개인적인 생각을 더한 글이다. 마지막엔 앞으로 본인의 것으로 완전히 만드는 연습을 위해 TODO란을 적어보았다. 강화학습이란? 어떤 특정 Action을 말그대로 강화(능력치를 높이는?)되도록 학습시키는 것이다. 혁펜하임 쌤의 말을 빌리자면, 강화학습에는 용어가 많이 나오게 된다. 예를 들어서 강화학습을 위한 용어를 세팅해보자. Agent: 강아지 Reward: 간식 Environment: 보호자 (강화하고자 하는)Action: 손 -> 용어를 풀어서 말로 설명하자면, 강아지가 간식을 얻고자 보호자로부터 손을 내미는 액션을 유도함으로써 강화학습을 진행하는 것이다. 손을 내밀어야만 .. 2023. 10. 21. Fast campus(혁펜하임) - 자기지도학습 다음 글은 패스트캠퍼스의 혁펜하임 선생님의 강의를 듣고 해당 챕터에 대한 내용을 본인의 것으로 만들기 위해 핵심 정리, 그리고 개인적인 생각을 더한 글이다. 마지막엔 앞으로 본인의 것으로 완전히 만드는 연습을 위해 TODO란을 적어보았다. 자기지도학습 (self-supervised learning)이란? 데이터 많으면 좋지만 실제로 비용 등의 이유로 정답이 있는 (라벨링 된) 데이터는 많지 않은 상황이다. 본래의 문제가 강아지인지 고양이인지를 구별하는 것이라 해보자. 이때, 본래의 문제를 풀기 전에 새롭게 정의된 다른 문제를 먼저 푼 뒤 본래의 문제를 푸는 것을 자기지도학습이라 한다. 말 그대로, 주어진 데이터 안에서 self로 문제를 새롭게 만들어서 label(정답)을 만드는 것이다. 여기서 새롭게 정.. 2023. 10. 9. RNN(Recurrent Neural Network) 안녕하세요. 솩코딩입니다. 오늘은 지난 번에 이어서 중요한 NN중 하나인 RNN에 대해 공부한 내용을 정리하겠습니다. RNN은 NN 중에서 가장 활용도가 높은 것으로 알려져 있습니다. ------------------------------------------------------ 음성인식, 자연어 등 sequence data(이전의 단락에 영향을 받는, 현재만이 아닌)가 있죠. 다시 말해, 현재 state가 다음 state에 영향을 끼치는 그런 데이터들에 대한 Neural Network를 만들자는 것입니다. 계산방법은 위에서 말했듯이, rnn에는 state개념이 있는데, 이 state를 계산할 때 이전의 state가 사용됩니다. 가장 기본적인 방법은 Vanilla RNN이라는 것인데요. 아래의 그림에서.. 2022. 2. 1. CNN(Convolutional Neural Network) 안녕하세요. 솩코딩입니다. 오늘은 CNN(Convolutional Neural Network)에 대해 공부했던 내용을 공유하겠습니다. (필터링하는 과정 등 basic contents 부분은 일부 생략하였습니다. --> 맨 아래 링크에 있는 영상에 모두 나와있습니다 :>) ---------------------------------------------------------------- (이야기에 앞서 ConvNet을 처음으로 구사한 사람은 'LeCun'이라는 분입니다.) convolution, relu, pooling 반복하는 형태("feature extraction" part), 그 후 fully connected layer를 거침으로써 ("classification" part) 아래와 같이 이미지를 .. 2022. 2. 1. 이전 1 2 3 다음
