Lec 11-1. CNN introduction 다음과 같은 NetWork를 Forward Net(Fully Connected Network)라고 한다. 위와 같이 merge하는 모델은 Convolutional Neural Network(CNN)의 기본적인 아이디어가 되었다. 다음과 같이 입력을 나누어 받는 것이 CNN의 기본적인 아이디어 이다. 1. 왼쪽에 있는 자동차 사진을 쪼개서 각각의 입력으로 넘긴다.2. 그 후, CONV, RELU, POOLING을 반복한다. 이들 순서는 본인이 원하는 대로 쌓아주면 된다.3. 마지막으로, Fully Connected Neural Network로 최종적인 레이블링을 한다.(car, truck, .. ) -> n개의 Softmax classify ( n개의 종류중..
Lec 9-1. Neural Nets(NN) for XOR 하나의 logistic regression unit은 XOR을 separate 할 수 없다. 하지만, Multiple한 logistic regression unit은 XOR을 separate할 수 있다. 다음과 같은 Neural Network를 이용해서 XOR을 separate하는 문제를 해결하려 한다. weight, bias가 위와 같이 설정된 Neural Network이다.각 layer를 통과할때, sigmoid(xw+b) 연산이 수행될 것이다. 이 Neural Network을 Forward Propagation한 결과이다. 예측된 값은 y바 이다.참 값과 비교했을때, 올바르게 예측된 것을 확인할 수 있다. Forward Propagation..
Lec 7-1. Learning rate, data preprocessing, overfitting learning rateGradient descent 알고리즘에서 cost함수의 미분값에 곱해지는 값 알파(위 사진의 빨간색 부분)을 LearningRate라고 한다.learning rate는 적절한 값으로 설정되어야 한다. 만약 learning rate 값이 너무 클 경우, cost가 줄어들지 않고 발산해버릴 우려가 있다. 이런 현상을 overshooting 이라고 한다. 반면에, learning rate 값이 너무 작을 경우,1. cost를 최소화하는데 너무 오랜 시간이 걸리거나2. cost의 local minimum에서 멈추어 버림과 같은 문제점들이 발생할 수 있다. 적절한 learning rate ..
Lec 5-1. Binary logistic classification - Binary Classification : 둘중에 하나 고르는 것 -> ex) Spam(1), Han(0) -> ex) Show(1), Hide(0) 학습 시간에 대한 합/불합 여부를 예측하기 위해 binary classification, 즉 binary logistic classification이 사용될 수 있다.. 만약 합/불합 여부 예측 문제를 Linear Regression으로 학습하는 경우 여러 문제점이 발생한다. 문제점 1.가장 오른쪽에 있는 data처럼, 학습 데이터에 엄청 많이 공부한 사람이 있고, 이를 Linear Regression으로 학습시키면,선(가설)과 데이터의 차이를 최소로 하기 위해 선이 기울어져 버린다..
Lec0. ML 소개 - ML의 기본적 알고리즘 : Linear Regression, Logistic Regression-> Neural Networks, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network 등의 Deep Learning 알고리즘을 이해하기 위한 기본적 알고리즘이다. Lec1. ML의 기본 개념 - Machine Learning : 명시적으로 코딩하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있는 알고리즘, 기술을 개발하는 분야 - 학습 방법에 따라 Supervised Learning과 unSupervised Learning으로 나누어 진다.- Supervised Learning(지도 학습) : ML에서 가장 일반적인 문제 -> 데이터에 대한 레이블-명시적..
액션바에 탭버튼을 넣을 수도 있다.fragment사용 fragment를 화면에 보여주는방법1. xml2. 자바 소스코드 프레그먼트중, support패키지 밑에있는걸 쓴다. --------------------------------------------------------------웹 브라우저 사용하기 webView.loadUrl() 를 이용해서 외부 url 것을 가져올려면권한이 필요하다. ->AndroidManifest.xml의 manifest 태그안에 밑의 문장 추가 -----------------------------------------------------------------------선택 위젯에서 어댑터 사용.. 리스트뷰 -> 앱을 만들때 가장 많이 사용하는 위젯중 하나. ----------..
이번 모각코 시간에는 리버싱과 안드로이드 앱프로그래밍을 공부할 예정이다.
안드로이드에 대해서 공부하였다.공부한 내용을 정리해 보았다. onTouch 메소드는 손을 누를떄, 땠을떄, 누른상태에서 움직일떄마다 계속 호출됨-> 각각의 상태가 다르게 구분됨 this -> Context어떠한 view의 background를 xml로 할 수도 있다. ----------------------------------------------------------------------------------------- 단말 방향 전환 방법 1.단말 방향이 바뀌면 기존mainActivity를 종료하고, 새로운 mainActivity를 생성함-> 입력한 data가 날라갈 수 있음 -> 단말 방향을 바꿔도 data가 안날라가게 해야한다. land/layout이랑 그냥 layout에서 각각 view들의 ..
공부한 것들을 정리해 보았다. 1. 안드로이드 뷰의 영역 -> 마진까지 포함됨 #ff0000 -> 숫자 표현방법앞에 한바이트 16진수 두개 붙이면 -> 투명도#ffff0000 -> 불투명#88ff0000 -> 반투명#00ff0000 -> 투명 뷰를 정렬할때(layout_gravity) -> 여유공간이 있어야한다. gravity layout_weight->남아있는 영역을 (분할)할당하는 역할-> 공간 분할할때 사용한다... 2대1, 1대1 등등 레이아웃 인플레이션 -> XML 레이아웃에 정의된 내용이 메모리에 객체화되는 과정 public class MainActivity extends AppCompatActivity{ @Override public void onCreate(Bundle savedInstan..