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s5unnyjjj's LOG
ML(Machine Learning, 머신러닝) 정의 : 기계학습으로, 컴퓨터가 학습을 통해서 기계에게 주입함으로써 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구 종류 Supervised Learning, 지도학습 Unsupervised Learning, 비지도학습 Reinforcement Learning, 강화학습 Supervised Learning, 지도학습 정의 : 컴퓨터에게 정답이 무엇인지 알려주면서 컴퓨터를 학습시키는 방법 종류 K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors) 선형 회귀 (Linear Regression) 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines, SVM) 결정 트리 (Decision Tre..
AI(Artificial Intelligence, 인공지능) vs ML(Machine Learning, 머신러닝) vs DL(Deep Learning, 딥러닝)
AI (Artificial Intelligence, 인공지능) 컴퓨터가 인간의 행동을 모방하도록 하는 어떤 기술 ML(Machine Learning, 머신러닝) 통계 방법을 근거로 기계가 경험을 통해 개선되도록 하는 AI 기술의 하위 집합 DL(Deep Learning, 딥러닝) 다층 신경망의 계산을 가능하게하는 ML의 하위 집합
ML - Theory #1 : 선형회귀분석(Linear regression)
선형회귀분석 정의 : 독립변수와 종속변수 사이의 관계 독립변수: 연구자가 의도적으로 변화시키는 변수 ex) x1, x2, ... 종속변수: 연구자가 독립변수의 변화에 따라 어떻게 변하는지 알고 싶어하는 변수 ex) y(i) e(i) : 오차 즉, 미리 알 수 없는 값 회귀분석에는 단순회귀분석, 다중회귀분석이 있다. ▶ 단순회귀분석 (Simple linear regression model) 정의 : 독립변수가 1개 즉, 단일개가 존재하여, 1개의 독립변수와 종속변수와의 관계 ▶ 다중회귀분석 (Multiple linear regression model) 정의 : 2개 이상의 독립변수와 종속변수와의 관계 선형회귀모델 훈련 선형 회귀 모델을 훈련시키기 위해서 선형 회귀를 아래와 같이 정의해준다. n은 x의 수이..
Simple Neural Network: Error Back Propagation (2)
사용하려는 Neural Network (NN) 구조의 Hidden layer내의 node는 4개이다. Iteration은 10,000번, learning rate는 0.7로 설정하였다. Neural Network (NN) 구조는 아래와 같다. NN구조로 XOR를 학습할 것이다. Error Graph는 아래와 같다. ---------------------------------------------------------------------------------------------------- >> 위 내용은 필자가 직접 그린 그림과 작성한 내용입니다. >> 필자가 직접 구현한 코드를 아래의 링크에 업로드하였으니 참고바랍니다. github.com/s5unnyjjj/DNNgithub.com/s5unnyjjj..
DL - Practice#1 : Simple Neural Network: Error Back Propagation (1)
사용하려는 Neural Network (NN) 구조의 Hidden layer내의 node는 2개이다. Iteration은 10,000번, learning rate는 0.5로 설정하였다. Neural Network (NN) 구조는 아래와 같다. NN구조로 XOR를 학습할 것이다. Error Graph는 아래와 같다. ---------------------------------------------------------------------------------------------------- >> 위 내용은 필자가 직접 그린 그림과 작성한 내용입니다. >> 필자가 직접 구현한 코드를 아래의 링크에 업로드하였으니 참고바랍니다. https://github.com/s5unnyjjj/Simple-Neural-N..
DL - Theory #2 : 영상 품질 비교 지표 (PSNR / SSIM / VIF)
두 영상간의 품질을 비교하기 위하여 지표로 비교하는 정량적평가와 시각적으로 평가하는 정성적 평가가 있습니다.본 글에서는 영상 품질 비교 지표에 대해서 설명드리겠습니다.https://github.com/s5unnyjjj/Image_quality_comparison 1. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)영상 손실로 인하여 화질 손실 정보를 평가 할 때 사용됩니다.Mean Squared Error (MSE)가 적을수록 PSNR이 높습니다.즉, MSE 값이 작다는 것은 원본과 매우 가깝다는 의미이므로 PSNR이 높은 값을 가질 수록 손실이 적다는 의미입니다. 2. Structural Similarity (SSIM)이미지 품질 평가를 위한 방법으로 원본 영상에 대한 유사도를 평가합니다...
DL - Theory #1 : 1x1 convolution의 기능
1x1 convolution은 filter 수를 줄이는 것(reduce)이 아니라 조절하는 것(control)이다. 즉, 사용자가 원하는대로 늘리거나 줄일 수 있다는 의미이다. filter 수를 조절 할 수 있다는 것은 operator와 parameter수를 조절 할 수 있다는 것이다. 그러므로 1x1 convolution을 어떻게 사용하냐에 따라 유용하게 사용 될 것이다. >> 위 내용은 필자가 공부하며 직접 그린 그림과 작성한 내용입니다. >> 필자가 직접 구현한 코드를 아래의 링크에 업로드하였으니 참고바랍니다. github.com/s5unnyjjj/DNNgithub.com/s5unnyjjj/Simple-Neural-Network-1 >> 부족한 점이 많을 수 있기에 잘못된 내용이나 궁금한 사항이 있..
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising
paper : ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7839189 1. Introduction 2. The Proposed Denoising CNN model 3. Experimental Results 4. Conclusion ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. Introduction - Cscaed of Shrinkage Fields (CSF)와 Trainable Nonlienar Reaction Diffusion (TNRD) 같은 이전의 디노이즈 모델은 certain noise level만을 위한 학습..