Numpy-Torch Basic
Numpy Torch Conversion, Basic
Machine Learning
Class Activation Map, CAM
CAM(Class Activation Map), Grad-CAM, XAI(Explainable AI)
GAN Papers
GAN Paper List
Class Activation Map, CAM
CAM(Class Activation Map), Grad-CAM, XAI(Explainable AI)
[Study Summary] Activation Functions
Activation Functions for machine learning
ResNet
Legend 13 (Image) Voice Transciption
ResNet - loss landscape
Legend 13 (Image) Voice Transciption
VGGNet
Legend 13 (Image) Voice Transciption
InceptionNet
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ImageNet
Legend 13 (Image) Voice Transciption
CNN
Legend 13 (Image) Voice Transciption
Paper - UNet++
Paper Review
Deep learning, 1-1. 선형회귀
Deep learning Note
Machine Learning, Super Resolution
AI & Super Resolution Paper Review and Code
AI Deep Dive, Chapter 9. 왜 RNN보다 트랜스포머가 더 좋다는 걸까?
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 8. 왜 CNN이 이미지 데이터에 많이 쓰일까?
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 7. 깊은 인공신경망의 고질적 문제와 해결 방안 02. vanishing gradient의 해결방안 ReLU
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 7. 깊은 인공신경망의 고질적 문제와 해결 방안 01. 직관적으로 이해하는 vanishing gradient (식당, 대기업, 스타트업)
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 6. 인공신경망 그 한계는 어디까지인가? 03. Beautiful Insights for ANN (AI가 스스로 학습을 한다는 것의 실체는)
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 6. 인공신경망 그 한계는 어디까지인가? 02. Universal Approximization Theorem (실습을 통한 확인)
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 6. 인공신경망 그 한계는 어디까지인가? 01. Universal Approximization Theorem (왜 하필 인공신경망인가)
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 5. 이진 분류와 다중 분류 06. Summary (인공신경망에 대한 정리)
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 5. 이진 분류와 다중 분류 04. 인공신경망은 MLE 기계다
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 5. 이진 분류와 다중 분류 03. MSE vs likelihood(왜 log-likelihood를 써야할까?)
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 5. 이진 분류와 다중 분류 02. Sigmoid를 이용한 이진분류
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 5. 이진 분류와 다중 분류 01. 선형분류와 퍼셉트론
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 4. 딥러닝, 그것이 알고싶다 03. 행렬미분을 이용한 Backpropagation
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 4. 딥러닝, 그것이 알고싶다 02. Backpropagation 깊은 인공신경망의 학습
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 4. 딥러닝, 그것이 알고싶다 01. MLP, 행렬과 벡터로 나타내기 & 왜 non-linear activation이 중요할까
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? 08. Adam (Adaptive Moment Estimation)
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? 07. Moment vs RMS Prop
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AI Deep Dive, Chapter 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? 06. Mini-batch SGD
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? 05. GD vs SGD (Stochastic Gradient descent)
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AI Deep Dive, Chapter 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? 04. 가중치 초기화 기법 정리
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? 02. 선형 회귀, 개념부터 알고리즘까지 step by step
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 3. 왜 우리는 인공신경망을 공부해야 하는가? 01. 인공신경망, weight와 bias의 직관적 이해, 인공신경망은 함수다
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AI Deep Dive, Chapter 2. 왜 현재 AI가 가장 핫할까? 05. 강화학습
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 2. 왜 현재 AI가 가장 핫할까? 04. 자기지도학습
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 2. 왜 현재 AI가 가장 핫할까? 03. 머신러닝의 분류, 지도학습과 비지도학습
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 2. 왜 현재 AI가 가장 핫할까? 02. 딥러닝의 활용 CNN, RNN, GAN
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 2. 왜 현재 AI가 가장 핫할까? 01. AI vs ML vs DL (Rule-based vs Data-based)
AI Deep Dive Note
AI Deep Dive, Chapter 1. 딥러닝을 위한 필수 기초 수학
AI Deep Dive Note
Data Source
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