전체 글164 [논문 리뷰] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 이 논문은 "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks"라는 제목으로, Ilya Sutskever 외 2명이 2014년에 발표했습니다.이 논문에서는 Sequence to Sequence(Seq2Seq) 모델을 제안하며, 입력 시퀀스를 고정된 벡터로 인코딩하고 이를 다시 시퀀스로 디코딩하는 구조를 소개합니다. LSTM을 활용하여 긴 의존성 문제를 효과적으로 해결하고, 기계 번역 등 자연어 처리에서 우수한 성능을 보여줍니다. 특히, 인코더의 마지막 은닉 상태를 디코더의 초기 상태로 사용하는 방식이 성능 향상에 중요한 역할을 합니다. 이 모델은 기존의 고정된 길이 입력과 출력을 요구하는 방식의 한계를 넘어서, 다양한 자연어 처리 과제에 널리 적용될 수 있는 강력.. 2024. 10. 9. [논문 리뷰] Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 이 논문은 "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space"라는 제목으로, Tomas Mikolov 외 4명이 2013년에 발표했습니다. 이 논문에서는 단어의 의미를 효율적으로 벡터 공간에 표현하는 Word2Vec 모델을 제안하며, 이는 자연어 처리에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.기존 신경망 기반 언어 모델의 한계를 지적하고, 계산 복잡도를 줄이면서도 고품질의 단어 벡터를 학습할 수 있는 Continuous Bag-of-Words와 Skip-gram 아키텍처를 소개합니다. 이 모델들은 대규모 텍스트 데이터에서 단어 간의 문맥적 관계를 효과적으로 포착하며, 학습된 벡터는 유사성 및 유추 관계를 잘 반영합니다.특히, 이 방법들은 기존보다 적은 계.. 2024. 10. 5. [논문 리뷰] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 이 논문은 "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"이라는 제목의 논문입니다.작성자는 Alex Krizhevsky 외 2명이며, 2012년에 발표된 해당 논문에서는 대규모 이미지 분류 작업을 위한 심층 합성곱 신경망(Deep Convolutional Neural Network, CNN)을 소개합니다. 이 네트워크는 나중에 AlexNet으로 알려지게 되었으며, 컴퓨터 비전 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다.논문에서는 5개의 합성곱 층과 3개의 완전 연결 층으로 구성된 대규모 CNN 구조를 제안하고, ReLU(Rectified Linear Unit) 활성화 함수, 데이터 증강 기법, Dropout 정규화 등의 혁신적인 기술을 도입하.. 2024. 10. 5. [논문 리뷰] Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 이 논문은 " Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting "이라는 제목의 논문입니다.작성자는 Xingjian Shi 외 5명이며, 2015년에 발표된 해당 논문은 논문에서는 기상 예측, 특히 강수량 예측(Precipitation Nowcasting)을 위해 새로운 딥러닝 모델인 Convolutional LSTM (ConvLSTM) 네트워크를 제안합니다. ConvLSTM 네트워크는 전통적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크의 장점에 합성곱(Convolutional) 연산을 결합하여, 공간적 및 시간적 패턴을 동시에 학습할 수 있게 합니다.Abstract이 논문의 주요 내용을.. 2024. 8. 12. 논문리뷰 SSD: Single Shot MultiBox Detector 1. SSD 주요 특징SSD(Single Shot MultiBox Detector)는 Object Detection을 위한 One-stage 딥러닝 네트워크입니다. SSD의 주요 특징은 다음과 같습니다:One-stage Network: SSD는 단일 딥러닝 네트워크로 구성되어 있으며, 이를 통해 모든 객체 감지 작업을 한 번의 실행으로 처리합니다. 이 방식은 Two-stage 시스템보다 속도가 빠릅니다.Region Proposal 불필요: SSD는 Region Proposal을 생성하지 않습니다. 이는 기존의 Two-stage Detector 시스템이 Region Proposal Network(RPN)를 사용하여 객체 후보 영역을 먼저 생성하는 방식과 다릅니다. SSD는 직접 객체를 감지하고 분류하는데,.. 2024. 8. 5. 4. YOLO v8을 이용한 이상행동 탐지 import osimport randomimport shutilimport cv2import globimport xml.etree.ElementTree as ETimport csvfrom tqdm import tqdmdata_root = '/content/drive/MyDrive/kdt/8. 컴퓨터비전/Abnormal'file_root = f'{data_root}/data'file_list = os.listdir(f'{file_root}/images_id')len(file_list)for file in tqdm(file_list): name = file.split('.')[0] if not os.path.isdir(f'{file_root}/images/{name}'): .. 2024. 7. 14. 이전 1 2 3 4 ··· 28 다음
