안녕하신지요?CNN을 찾아보다 들어오셨군요^_^쌈뽕하게 말아드리겠습니다.CNN 기초부터 들어갑니다.저는 공부를 할때 항상 뭐의 약자. 인지부터 확인을 하는데요, CNN -> Convolutional Neural Network 직역하면 합성곱 신경망으로 딥러닝의 종류 중 하나입니다.원래는 MLP -> Multi Layer Perceptron : 다중 퍼셉트론을 사용했습니다?그런데! 요놈은 문제가 좀 많은 친구입니다;; 1. 공간 정보를 무시합니다.-> MLP의 경우 2차원 이미지를 1차원 벡터로 변환하여 사용하기 때문에 픽셀들의 연결성을 유추할 수가 없습니다. 쉽게 말해 그림을 봐도 생각이 짧아서 이해를 못하는 친구입니다.2. 계산의 복잡도가 증가합니다.-> 모든 픽셀을 입력 데이터로 사용합니다. 때문에 ..

위 파일은 'ADAM : A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION' 논문 파일입니다.지금부터 Optimizer 알고리즘 중 하나인 Adam에 대해 공부한 내용을 정리하도록 하겠습니다.편의상 알려주는 느낌으로 편하게 말해볼게요 😁ADAM에 대해서 이렇게 정의했어!🤗*1. lower-order moments 의 adaptive 추정치를 기반으로,*2. stochastic objective function 을 최적화하는,first-order gradient-based(한 번 미분한, 기울기 기반의) 알고리즘이래~lower-order moments가 뭔데?-> ADAM은 lower-order moments라는 개념을 사용하여 학습속도를 조절해서 최적의 결과를 찾아. 쉽게 말해서 데이..