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확률에 대한 AI, ML 개관 Thumbtack(압정)을 던져서 어떤 형태로 떨어질것인가 예측? 몇번 던져본다? 앞 2번, 뒤 3번 Binomial Distribution(이항 분포) The discrete probability distribution 이산적인 사건(true/false)에 대한 확률 분포 Bernoulli experiment(이산 사건 반복 실험) 독립 사건, 사건 별 독립적으로 동일한 확률 MLE Calculation argmax*P(D|theta) 너무 복잡 -> 단조롭게 증가하는 로그 함수 매핑 로그 함수는 단조롭게 증가(monotonic) P가 최대인 값은 logP가 최대인 값과 동일한 특성으로 최적화 최대값/최소값 : 미분 극점을 구하는 법 사용 실험 횟수를 늘리면? 세타-헷에 ..

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Pooling layer sampling conv layer count = filter count extract 1 layer -> resize(sampling, pooling) max pooling -> 가장 큰 값을 풀링 Fully Connected Layer(FC Layer) Conv, ReLU, Pooling 을 원하는 순서대로 배치 후 마지막 풀링 후, FC 적용 soft-max classify

Convolutional Neural Networks easy X forward net, fully-connected splited input, merge Let’s focus on a small area only small area : filter -> one number! ReLU(WX + b) 동일 필터로 모든 이미지를 스캔한다 filter 이동 거리 : stride output size : (N-F)/stride + 1 output의 크기가 작아져서, 점점 정보를 잃어버린다 Common to zero pad the border(Padding) 0값을 가진 가상의 테두리(모서리 정보를 NN에 포함하기 위함) input 7*7을 넣어도 같은 크기의 output 갯수가 나옴 매우 일반적으로 사용하는 방..