데이터 공부하는 뉴욕킴

Convolutional Neural Networks (CNN) in Machine Learning**Convolutional Neural Networks (CNN)**는 주로 이미지와 같은 그리드 구조의 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. CNN은 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 생성 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 매우 효과적입니다.CNN의 주요 구성 요소Convolutional Layer (컨볼루션 레이어):역할: 입력 이미지에서 특징을 추출합니다.작동 원리: 필터(또는 커널)를 사용하여 입력 이미지와의 합성곱 연산을 수행합니다.필터: 작은 크기의 행렬로, 이미지 전체를 스캔하며 각 위치에서 국소적 특징을 추출합니다.출력: 필터가 이동하며 생성한 특징 맵(feature map).Poo..

Undercomplete Autoencoder**Undercomplete Autoencoder(언더컴플리트 오토인코더)**는 입력 데이터의 중요한 특징을 추출하기 위해 인코더 부분에서 차원을 축소하는 오토인코더입니다. 이 모델의 목표는 입력 데이터(𝑥x)를 더 작은 은닉 표현(ℎh)으로 인코딩한 후, 이를 디코더를 통해 다시 원래의 입력 데이터(𝑥′x′)로 복원하는 것입니다.목적: 입력 데이터의 중요한 특징을 압축하여 표현하는 데 있습니다. 이 과정에서 중요한 정보는 유지하면서 불필요한 정보는 제거됩니다.구조: 인코더와 디코더로 구성되며, 인코더는 입력 데이터를 더 작은 차원으로 압축하고, 디코더는 이를 다시 복원합니다.Usage of Autoencoders오토인코더의 사용 사례는 다양하며, 특히 다..

Attention MechanismAttention Mechanism은 특정 단어를 예측할 때, 해당 단어와 유사한 인코딩된 히든 벡터의 정보를 함께 사용하여 디코딩하는 방법입니다. 예를 들어, "beer"를 예측할 때, "bier"와 같은 유사한 단어의 인코딩된 정보를 사용합니다. 이는 예측의 정확성을 높이는 데 도움을 줍니다.Self-AttentionSelf-Attention은 입력 단어 벡터의 모든 히든 상태를 사용하여 해당 단어와의 관계를 계산합니다. 이 메커니즘은 입력 벡터의 차원이 512일 때, 8개의 헤드로 나누어 각 헤드의 입력 벡터 차원을 64로 설정하여 계산을 수행합니다. 각 단어 간의 유사도를 계산하고, 이를 바탕으로 어텐션 가중치를 적용하여 최종 출력을 생성합니다.Multi-Head..