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수학과의 좌충우돌 프로그래밍
Intro 사진을 찍던 중 사진의 스타일을 바꿀 수 있는 걸 보고 새삼스럽게 든 생각. 이건 어떻게 구현하지? 그래서 이를 한 번 구현해보고자 하였습니다, 이에 대해서 찾아보니 이름은 뉴럴 스타일 트랜스퍼 로 2015년 리온 게티스에 의해 ‘A Neural Algorithm of Artistic Style ’ 논문으로 처음 세상에 알려졌습니다. 이 방식은 타겟 이미지의 콘텐츠는 보존하면서 참조 이미지의 스타일을 타깃 이미지에 적용하는 방식입니다. 아래 사진을 살펴보면, 첫 번째 사진은 독일의 튀빙겐이라는 곳에서 찍은 사진으로 타깃이미지가 되고, 두 번째 사진은 이를 빈센트 반 고흐의 '별이 빛나는 밤' 을 스타일 이미지로서 합친 사진입니다. 스타일이라고 함은 질감, 색깔, 이미지 등 다양한 크기의 시각 ..
신경망의 구조 1. 네트워크를 구성하는 층 층은 신경망의 가장 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 하나 이상의 텐서를 입력으로 받아 마찬가지로 하나 이상의 텐서를 출력하는 데이터 처리 모듈이라고 볼 수 있다. 층에 따라서 상태를 가질수도 있고 아닐 수도 있는데 대부분의 경우 상태를 가지고 이 상태를 가중치 라고 한다. 입력되는 텐서에 따라서 다른 층을 선택하여야 한다. (samples, features) 크기의 2D 텐서로 저장된 간단한 벡터 데이터는 완전 연결층(fully connected layer) 이나 밀집 층(dense layer)라고 불리는 밀집 연결 층(densely connected layer)에 의해 처리된다. 케라스에서는 이를 Dense 클래스로 구현한다. (samples, timestep..
인공지능과 머신러닝, 딥러닝 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 다음과 같은 포함관계를 가진다.이에 대해서 알아보자. 인공지능 정의 : 보통의 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하기 위한 연구활동 이미지 처럼 머신러닝과 딥러닝을 포괄하는 종합적인 분야 심볼릭 AI(symbolic AI) 1950년대부터 1980년 AI의 지배적인 패러다임 명시적인 규칙을 충분하게 많이 만들면 인간 수준의 인공지능을 만들 수 있다. 머신러닝 배경 : 심볼릭 AI 는 체스게임 처럼 잘 정의된 문제에 대해서는 적합하지만, 이미지, 음성과 같은 불분명한 문제에 대해서는 부적합 기존의 방식은 규칙과 데이터를 입력하여 해답을 찾는 방식이라면, 머신러닝은 데이터와 해답을 입력하여 규칙을 찾는 방식 프로그래밍이 되는 것이 아닌 훈련 이 ..