Deep Learning for Computer Vision10 [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 19: Generative Models I 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=Q3HU2vEhD5Y&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=19 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture19.pdf Supervised vs Unsupervised Learning 학습을 하는 .. 2023. 2. 15. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 13: Attention 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=YAgjfMR9R_M&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=13 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture13.pdf seq2seq & Attention 위 그림은 이전시간에 배운 RNN을 사용하.. 2023. 2. 9. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 12: Recurrent Neural Networks 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=dUzLD91Sj-o&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=12 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture12.pdf RNN Process Sequences one to one ex) Image .. 2023. 2. 8. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 11: Training Neural Network 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=WUazOtlti0g&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=11 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture11.pdf Learning Rate Schedules 모든 optimizer들은 lear.. 2023. 2. 1. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 8: CNN Architectures 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=XaZIlVrIO-Q&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=8 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture08.pdf ImageNet ImageNet은 1,000개의 카테고리로 구성된 100만 개가.. 2023. 1. 26. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 7: Convolutional Networks 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=ANyxBVxmdZ0&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=7 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture07.pdf 기타 자료: 고려대학교 김성범 교수님(DMQA) 강의자료 및 강의영상 https.. 2023. 1. 24. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 6: Backpropagation 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=dB-u77Y5a6A&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=6 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture06.pdf 이전 강의에서 Gradient를 계산하는 방법들을 살펴보았습니다. 하지만 이를 .. 2023. 1. 17. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 5: Neural Network 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=g6InpdhUblE&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=5&t=1483s 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture05.pdf 기타 자료: 고려대학교 김성범 교수님(DMQA) 강의자료 및 강의.. 2023. 1. 11. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 4: Optimization 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=YnQJTfbwBM8&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=4 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture04.pdf 4.1. Optimization 머신러닝에서 최적화란 loss function을 .. 2023. 1. 8. [EECS 498-007 / 598-005] Lecture 3: Linear Classifiers 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=qcSEP17uKKY&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=3 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture03.pdf 기타자료: 고려대학교 김성범 교수님(DMQA) 강의자료 및 강의영상 https://.. 2023. 1. 6. 이전 1 다음
