카테고리1. Data Augmentation Techniques      1-1-1: Synthetic occlusion generation during training     1-1-2: Randomized part masking to improve model robustness     1-1-3: Introducing artificial occlusion patterns in training datasets2. Advanced Neural Network Architectures     2-1-1: Multi-branch networks with occlusion-aware feature extraction     2-1-2: Attention mechanisms that can handle parti..

Scipy 기반 머신러닝 스터디 소개Scipy를 기반으로 머신러닝 모델 구축회귀(regression), 분류(classification), 클러스터링(clustering) 문제 해결모델 평가 방법 학습주요 라이브러리 소개1. Scipy수학, 과학, 엔지니어링을 위한 라이브러리버전: 1.4.12. NumpyScipy 기반의 배열 데이터 처리 라이브러리버전: 1.17.33. Matplotlib데이터 시각화 및 그래프 플로팅 라이브러리버전: 3.1.34. Pandas데이터 분석 라이브러리버전: 1.2.3주요 라이브러리를 활용하여 머신러닝 알고리즘 학습실제 데이터에 적용하며 실습 진행

사람의 신경 세포(Neuron)를 모방하였다.Neuron : Dendrite + Soma + Axon ==> x + node + y, neuron은 synapse를 통해 정보를 전달, x에 weight로 변화를 주어 func input을 줄 때 weight가 synapse의 역할 이때, 실제 Neuron에서 역치이상에 대해 발아를 하듯이Neuron Network에서도 역치를 설정하여 이를 발아를 결정할 수 있다.이를 Activation Function을 통해 수행한다. ex) 역치 0.5이상이냐 이하냐에 따라 발아를 결정하고자 하면, 간단하게 0.5기준 step function 최종적으로 하나의 Network Layer를 통과하면다음의 수식을 통해 output이 나온다고 생각하면 된다. 해당을 perce..

Paper Info논문 제목 : "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition"저자 : Karen Simonyan, Andrew Zisserman연도 : 2014paper : https://arxiv.org/pdf/1409.1556CNN Study Plan CNN 분야의 발전에 큰 영향을 미친 다양한 연구들을 검토할 예정model code : https://github.com/yeongjinHwang/CNNLeNet-5 paper review+code : https://gongjin-repository.tistory.com/67AlexNetpaper review : https://gongjin-repository.tistory.c..

Paper Info논문 제목 : "ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks"저자 : Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hiniton연도 : 2012paper : https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdfCNN Study Plan CNN 분야의 발전에 큰 영향을 미친 다양한 연구들을 검토할 예정model code : https://github.com/yeongjinHwang/CNNLeNet-5 paper review+code : https://gongj..

Paper Info논문 제목 : "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"저자 : LeCun, Y., Boser, B., Denker, J. S., Henderson, D., Howard, R. E., Hubbard, W., & Jackel, L. D.연도 :1989paper : http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdfCNN Study Plan CNN 분야의 발전에 큰 영향을 미친 다양한 연구들을 검토할 예정model code : https://github.com/yeongjinHwang/CNNLeNet-5 paper review : https://gongjin-reposito..

머신 러닝 또는 딥러닝에 대한 나의 현재 지식은1. 대학생 2학년~3학년 처음 학부연구원 시작당시 1년간 time series forecasting with python, machine learning mastery with python 책을 통해 Background를 처음 다졌고2. 학부 4학년 캡스턴 졸업작품에 있어서 MTMC(Multi Target, Multi Camera) 문제를 Yolo를 통해 해결 및 논문 accept (Yolo Multi Tracking을 여러 Camera에서 처리하여, 다른 카메라 간 이동하는 객체가 같은 User임을 알게 하는)3. IMU Sensor Data를 Callibration하는 과정에 있어서 Transformer, TCN를 통해 Callibration model..