반응형 ResNet2 [인공지능] CNN 구현, 코드 및 아키텍처 구조 설명 이 블로그는 국민대학교 김영욱 교수님의 "인공지능" 교과목을 듣고 과제를 리뷰로 작성한 블로그입니다. 오늘은 인공지능 수업의 두 번째 과제인 Multi-layer perceptron, Convolution Neural Netwrok 구현을 해보았다. 그 중에서도 CNN 구현을 한것에 대해 리뷰를 해보겠다. ResNet을 사용하여 성능을 끌어올렸다코드와 아키텍처 구조, 작동 매커니즘에 대해 알아보자. 다음 모델은 CIFAR-100 데이터셋의 복잡한 이미지 분류 작업을 효과적으로 처리하기 위해 설계되었으며, 깊은 네트워크 구조를 통해 우수한 성능을 보였다. # PyTorch 라이브러리 import *** 해당 cell을 수정하지 말 것 ***import torchimport torch.n.. 2024. 11. 11. [EECS 498-007] lec8. CNN Architectures *강의 영상*: https://www.youtube.com/watch?v=XaZIlVrIO-Q&t=2390s 저번 강의에서 우리는 CNN의 구성요소와 각 layer와 하이퍼 파라미터들이 어떤 것을 하고 왜 존재하는지에 대해 배워보았고 이러한 기본 요소들을 어떻게 조합하여 고성능의 CNN을 만들 수 있는지에 대한 생각을 해보게 되었다. 오늘은 해가 지남에 따라 CNN 아키텍처의 발전에 대해 알아보자.ImageNet 대회는 CNN 아키텍처의 발전에 중요한 역할을 했다. 2010년과 2011년 대회 초기에는 CNN이 아닌 전통적인 방법들이 사용되고 그나마 지금같은 형태를 띄는 아키텍처 중 LeNet-5가 있었지만, 2012년 AlexNet이 등장하면서 상황이 크게 변화했다. AlexNet은 당시로서.. 2024. 8. 13. 이전 1 다음 반응형
