CNN

[Vision] 용어정리(epoch, batch size, )

Fully Connected Neural Network(FC) : 노드와 노드 간의 연결이 모두 이루어진 것 Activation Function : sigmoid나 hyper-tangent와 같은 비선형 포화 함수(non-linear saturating function)를 사용하게 되면, 입력의 절대 값이 작은 일부 구간을 제외하면 미분 값이 0 근처로 가기 때문에 역전파(backpropagation)를 통한 학습이 어려워지거나 느려지게 됨. 이 문제의 해결책: ReLU: 간접적인 회피로 문제가 완화되긴했으나, 망이 깊어지면 여전히 문제.(dropout, regularization은 본질적인 해결책이 아님.) Residual Network & Batch Normalization(BN) (2015): 획기..

[논문리뷰] sign language recognition using convolutional neural network ( ECCV 2014 )

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-16178-5_40 Sign Language Recognition Using Convolutional Neural Networks There is an undeniable communication problem between the Deaf community and the hearing majority. Innovations in automatic sign language recognition try to tear down this communication barrier. Our... link.springer.com # Keypoint sign language는 나라마다 다름,,, 손모양 뿐만 아니라 바디의 움직..

[Youtube] Samsung Techtonic 2019: 회로설계자동화 - 회로설계자동화를 위한 강화학습적용기: 제조현장 강화학습 적용가이드 (민찬호 프로 (AI선행연구Lab))

Track1. 회로설계자동화를 위한 강화학습적용기 - 제조현장 강화학습 적용가이드 (민찬호 프로 (AI선행연구Lab)) 1. 시작하기에 앞서 : 프로젝트 소개 + 강화학습이란? - 반도체 회로(PCB) 설계프로세스 자동화기술 : pin(start)과 ball(end)을 잇는 회로 설계 - 반도체 라우팅 프로젝트의 특징 : 데이터 적음(전무가가 손으로 설계). 회로간의 교차가 없어야함(간섭 없어야함). pin(start)(시작점)과 ball(end)(끝점)은 고정되어 있음. unsupervized learning(강화학습) : 잘하면 상, 못하면 벌. 실제행동의 경험에서 배우고 직접생성. 일반적인 방법론으로 모든 문제에 적용가능한 것으로 보임. 성능이 떨어짐. Environment : 강화학습이 이루어지는..