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MyTorch – 450줄 Python으로 구현한 미니멀리스트 autograd
기사 URL: https://github.com/obround/mytorch 댓글 URL: https://news.ycombinator.com/item?id=46483776 포인트: 25 댓글: 1
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ZoeDepth: 상대 깊이와 메트릭 깊이를 결합한 제로샷 전이
개요 ZoeDepth는 단일 이미지에서 깊이를 예측하며, 가까운 물체와 먼 물체를 모두 정확하게 처리합니다. 두 가지 학습 전략을 결합합니다: 하나는 …
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Adversarial Attacks와 Defences: 개관
개요 오늘날 많은 앱이 딥러닝을 활용해 이미지 분석부터 음성 인식까지 복잡한 작업을 빠르게 수행합니다. 그러나 아주 작고 거의 눈에 띄지 않는 변화가...
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Mish: 자기 정규화된 비단조 활성화 함수
개요 Mish는 이미지 기반 AI 모델의 성능을 눈에 띄게 향상시킬 수 있는 간단한 활성화 함수입니다. 표준 활성화를 M으로 교체함으로써…
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컴퓨터 비전 서비스: Oodles와 함께 지능형 시각 시스템 구축
이미지와 비디오는 방대한 양의 데이터를 포함하고 있지만, 그로부터 의미 있는 통찰을 추출하려면 고급 AI 시스템이 필요합니다. Computer Vision Services https://www...
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파트 7: CUDA와 Python 통합
XOR 테스트 신경망을 성공적으로 설정한 후, XOR 연산으로 테스트했습니다. XOR은 비선형 연산이므로 일종의 “Hello World” 예제라고 할 수 있습니다.
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신경망이 학습을 멈출 때: 기울기 소실 이해
Vanishing Gradient Problem이란 무엇인가? 신경망에서 gradient는 오류를 줄이기 위해 각 weight를 얼마나 변경해야 하는지를 네트워크에 알려준다. 만약 gradient가…
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그라디언트 이해: Neural Network 학습을 이끄는 엔진
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AutoAugment: 데이터에서 증강 정책 학습
개요 AutoAugment는 효과적인 이미지 증강 정책을 자동으로 발견하는 방법입니다. 많은 단순 변환을 체계적으로 테스트함으로써—예를 들어…
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신경망에서의 벡터화: 초보자를 위한 가이드
인공지능은 복잡하게 들릴 수 있지만, 그 핵심은 모두 숫자에 관한 것입니다. Neural networks—현대 AI의 엔진—은 원시 텍스트를 직접 처리할 수 없습니다.
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활성화 함수: 단순한 곡선이 신경망에 힘을 실어주는 방법
활성화 함수 – 신경망의 기본 구성 요소 이전 기사에서 우리는 sequence‑to‑sequence 모델을 간략히 다루었습니다 https://dev.to/rijultp/seque...
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절대 초보자를 위한 신경망
소개 만약 기계가 얼굴을 인식하고, 언어를 번역하며, 심지어 예술을 생성하는 방법에 대해 궁금해 본 적이 있다면, 그 비밀은 종종 neural networks입니다. Do...