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[컴퓨터비전#10/10-09] 로지스틱 회귀 손실함수, 이진 크로스엔트로피 미분하여 경사하강법 도출, 소프트맥스 함수, one-hot-encoding

[컴퓨터비전#9/10-05] Classification, Linear Regression, Logistic Regression, sigmoid [컴퓨터비전#8/10-03] 경사하강법(Gradient Descent)과 Learning Late, Stochastic Gradient Descent [컴퓨터비전#7/09-28] Linear Regression, 벡터화, feature map [컴퓨터비전#6/09-26] 기계학습의 종류와 개념.. devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-10-09(월), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위한 게시글입니다. # 이전강의 이전 강의에서 binary classification의 문제를 해결하기 위해 로지스틱 회귀..

[컴퓨터비전#9/10-05] Classification, Linear Regression, Logistic Regression, sigmoid

[컴퓨터비전#8/10-03] 경사하강법(Gradient Descent)과 Learning Late, Stochastic Gradient Descent [컴퓨터비전#7/09-28] Linear Regression, 벡터화, feature map [컴퓨터비전#6/09-26] 기계학습의 종류와 개념, 손실함수, 손실함수와 파라메타 [컴퓨터비전#5/09-21] 그레디언트(엣지방향,강도), 소벨마스크 엣 devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-10-05(수), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위한 게시글입니다. 또한 세종대학교 최유경교수님의 강의자료와 강의영상을 참고했습니다. 강의자료는 유튜브링크를 통해 더보기란 이동하여 github링크를 통해 확일 할 ..

[컴퓨터비전#8/10-03] 경사하강법(Gradient Descent)과 Learning Late, Stochastic Gradient Descent

[컴퓨터비전#7/09-28] Linear Regression, 벡터화, feature map [컴퓨터비전#6/09-26] 기계학습의 종류와 개념, 손실함수, 손실함수와 파라메타 [컴퓨터비전#5/09-21] 그레디언트(엣지방향,강도), 소벨마스크 엣지검출, 엣지 잡음과 DOG & LOG 마스 [컴퓨터비전#4/09-19] devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-10-03(월), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 한탄 인공지능, 컴퓨터 비전 수업 모두 초반기에는 이해가 꽤 됐는데 중반기에 접어들면서 수학적인 개념이 너무 많이나오니까 어려워졌다ㅠㅠ 이젠 마지막으로 미분해본게 4년전인데ㅠㅠ 엄청난 개념들이 쏟아져 나온다. 각..

[컴퓨터비전#7/09-28] Linear Regression, 벡터화, feature map

[컴퓨터비전#6/09-26] 기계학습의 종류와 개념, 손실함수, 손실함수와 파라메타 [컴퓨터비전#5/09-21] 그레디언트(엣지방향,강도), 소벨마스크 엣지검출, 엣지 잡음과 DOG & LOG 마스 [컴퓨터비전#4/09-19] 엣지 검출, 엣지 검출을 위한 미분 활용, 이미지에서의 미분 개념 [컴퓨터비 devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-28(수), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 시작하며 함수 f*의 진리값(최적)의 함수가 존재한다. 우리의 목표는 input데이터 Z로부터 대략적은 함수를 만들어 진리의 f*에 근접하게 만드는 것이다. 그러나 f*를 정확히 알 수 없기 때문에 어렵다. Linear Regr..

[컴퓨터비전#6/09-26] 기계학습의 종류와 개념, 손실함수, 손실함수와 파라메타

[컴퓨터비전#5/09-21] 그레디언트(엣지방향,강도), 소벨마스크 엣지검출, 엣지 잡음과 DOG & LOG 마스 [컴퓨터비전#4/09-19] 엣지 검출, 엣지 검출을 위한 미분 활용, 이미지에서의 미분 개념 [컴퓨터비전#3/09-16] 필터링( 메디안, 평균, 가우시안), 동차좌표와 동차행렬 [컴퓨터비전#2/09-14] 히스토그램, devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-26(월), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 기계학습 컴퓨터비전에는 기계학습(머신러닝)과 같은 지식이 필요하기때문에, 다음 단원을 시작하기전에 크게크게 개념을 잡아주시기 위해서 이번 수업을 진행하셨다. 기계학습방법을 크게 4가지로 나누어 볼..

[컴퓨터비전#5/09-21] 그레디언트(엣지방향,강도), 소벨마스크 엣지검출, 엣지 잡음과 DOG & LOG 마스크

[컴퓨터비전#4/09-19] 엣지 검출, 엣지 검출을 위한 미분 활용, 이미지에서의 미분 개념 [컴퓨터비전#3/09-16] 필터링( 메디안, 평균, 가우시안), 동차좌표와 동차행렬 [컴퓨터비전#2/09-14] 히스토그램, 히스토그램 평활화, 점연산(선형,비선형,디졸브),영역연산(상관, 본 포스팅은 2022-09-14 devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-21(수), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 시작하며 저번시간에는 미분을 통해서 엣지인 지점을 어떻게 찾을 수 있는지, 이를 마스크를 통해서 계산하는 방법에 대해서 배웠다. 배운 내용을 간단히 요약 해보며 시작하겠다. 영상(=이미지)에서 엣지(edge)는 픽..