"딥러닝 cnn" 검색결과 1-20 / 30건

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  텐서플로우 딥러닝 (CNN)

  1. 서론tensorflow를 이용하여 꽃(flower)을 합성곱 신경망(CNN ; Convolutional Neural Network)으로 학습하고 꽃의 종류를 구분하는 프로그램을 구현하려고 한다. flower의 종류는 장미(rose), 튤립(tulip double)..

  리포트 | 13페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.03.30

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  [딥러닝] CNN 전이학습을 이용한 이미지 분류

  Acc: 0.9623Training complete in 4m 59sBest val Acc: 0.968553그림 2-5. ... Epoch값으로 3을 입력하여 전체 소스코드c: 0.9623Epoch 25/25----------train Loss: 0.3826 Acc: 0.8978val Loss: 0.2319

  리포트 | 22페이지 | 1,500원 | 등록일 2022.08.27 | 수정일 2022.09.23

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  경북대학교 인공지능 수업 중간고사 정리본 요약본

  딥러닝 모델 용량 문제깊은 다층 퍼셉트론 - 1,2,3, ..., L-1층의 활성 함수는 주로 ReLU, L층(출력층)은 주로 softmax 사용딥러닝 II. ... ',activation='relu'))cnn.add(Flatten())cnn.add(Dense(84,activation='relu'))cnn.add(Dense(10,activation ... ='same',activation='relu'))cnn.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))cnn.add(Conv2D(120,(5,5),padding='same

  시험자료 | 8페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.06.22 | 수정일 2022.07.27

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  R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정

  R-CNN 딥러닝 기법은 object detection 분야에서 널리 사용되고 있는 기법으로 R-CNN, Fast R-CNN, Fater R-CNN 등이 있다.이미지를 분류하는 것보다 ... 딥러닝 학습 과정3.1 학습 데이터 구축MATLAB에서 사용할 수 있는 ‘R-CNN’ 라이브러리를 이용하여 학습 데이터를 구축한다. 학습 데이터를 구축하는 방법은 다음과 같다. ... 이 cifa10Net을 이용하여 ‘classify’에서 학습된 데이터를 이용하여 입력된 이미지를 분류하고 ‘accuracy’를 통해 분류된 이미지의 정확도를 계산한다.3.3 이미지

  리포트 | 12페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.09

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  AI Biz_기말_ai알고리즘 응용사례_알고리즘중심_cnn,lstm,bert,gen(A+만점)

  딥러닝 활용을 위한 문제점1-2. 사례 및 기술1-3. 딥러닝 활용을 통해 얻게 된 이익1-4. 참고문헌2. LSTM2-1. 딥러닝 활용을 위한 문제점2-2. ... 딥러닝 활용을 통해 얻게 된 이익2-4. 참고문헌3. BERT3-1. 딥러닝 활용을 위한 문제점3-2. 사례 및 기술3-3. 딥러닝 활용을 통해 얻게 된 이익3-4. 참고문헌4. ... 딥러닝 활용을 위한 문제점4-2. 사례 및 기술4-3. 딥러닝 활용을 통해 얻게 된 이익4-4. 참고문헌1. CNN1-1.

  리포트 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2022.08.09

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  합성곱 신경망(CNN)의 활용성 및 전망

  “최근에는 특칭 추출 알고리즘의 장점과 매칭의 신뢰도가 높은 장점을 활용한 이미지 딥(deep) 학습 기술 방법인 이미지 딥 러닝(imagedeep learning)의 합성곱 신경망 ... 활용성 및 전망앞서 말했듯이 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 거의 다 CNN을 기초로 한다. ... 합성곱 신경망(CNN)“딥러닝의 한 종류인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 1990년에 개발된 기술로 당시에는 복잡한 이미지를 처리하기

  리포트 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2020.10.07

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  딥러닝 입문 기말시험

  image12.png..FILE:BinData/image13.bmp..FILE:BinData/image14.bmp..FILE:Contents/section0.xml2022년 1학기 딥러닝입문 ... (FGSM을 통해 노이즈를 생성하는 수식을 포함하여 설명할 것.)적대적 공격이란 딥러닝 모델의 내부적 취약점을 이용하여 만든 특정 노이즈 값을 이용하여 의도적으로 오분류를 이끌어내는 ... 이 방법은 입력을 1×1 conv, 3×3 conv, 5×5 conv, 3×3 Max Pooling을 통과시켜 얻은 결과를 합쳐주는 방법이다.

  시험자료 | 7페이지 | 1,500원 | 등록일 2022.08.27

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  머신러닝과 딥러닝 기본이론1(화학공학을 위한)

  강화학습 : 자신이 한 행동에 대해 보상을 받으며 학습 대표적으로 DQN 과 A3C 가 있으며 이 알고리즘은 딥러닝을 강화학습에 적용한 사례이다 . ... 단층 퍼셉트론 : 계단함수 사용 다층 퍼셉트론 : 시그모이드 함수 사용향후계획 논문마무리 딥러닝 원리 소개 머신러닝과 딥러닝에 사용되는 소프트웨어 소개 머신러닝과 딥러닝을 적용한 화학안전 ... 학습방법 파이썬과 라이브러리등 코딩만 학습하여도 기본적인 머신러닝 딥러닝이 사용 가능하나 화학안전에서의 머신러닝과 딥러닝을 적용하기 위해서는 선형대수학 , 미분적분학 , 공업수학등

  리포트 | 17페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.12.26 | 수정일 2024.02.07

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  영상시스템설계 기말 리포트(딥러닝 RCNN 설계 보고서)

  갯수 , activation, hyper parameters 등 고려할 사항이 너무 많다 . - 복잡한 모델일 수록 학습에 시간 많이 소요됨Transfer Learning 9 정의 딥러닝을 ... 처음부터 학습 하는데 오랜 시간이 소요됨 문제점 - Transfer Learning 해결방안Transfer Learning 이론 2Transfer Learning 8 사용이유 머신러닝 ... 클래스 확률과 해당 객체에 대한 더욱 정확한 경계박스를 예측16 Coco dataset 머신러닝을 위한 데이터셋Result 학습과정 418 18 개발환경 CUDA Toolkit 9.0

  리포트 | 26페이지 | 2,000원 | 등록일 2020.03.12

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  딥러닝 개론 요약, 미래 전망, 나의 생각

  딥러닝딥러닝에 대한 개론 요약딥러닝이란 데이터의 특징을 뽑아내어 낮은 수준의 특징(점, 선)부터 높은 수준의 특징(형태)까지 여러 계층의 정보들을 종합적으로 이해하고 원하는 결과값( ... 또한 경제적인 측면에서 딥러닝이 개발하고 발전시키는 데의 비용인 고정비용은 많이 들겠지만, 딥러닝이 발전한 미래에는 정립된 시스템의 생산할 때의 가변비용은 낮을 것이다. ... 수업에서 기계학습, 딥러닝, 신경망, 오류역전파, CNN, RNN 등 다양한 지식을 공부했지만, 접해보지 못한 내용이 더 많아 딥러닝의 미래의 기술적 관점에 대한 전문적인 의견을

  리포트 | 3페이지 | 9,000원 | 등록일 2020.06.30

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  [서울대] 네이버 인턴 자기소개서

  책을 통해서 딥러닝 이전 머신러닝인 베이지안 방법이나 결정 트리 등의 통계적 방법에 대해 배우고 이를 numpy로 구현해보았습니다. ... 인공지능 기초지식을 학습하고 과제를 통해 numpy로 구현하면서 기초 원리에 대해 익혔습니다.딥러닝 프레임워크를 접하고 난 후 다양한 응용과제를 구현했습니다. ... 음성인식에 관심이 생겨서 기업과 협력과제를 진행하신 언어학과 교수님의 대학원 수업 ‘인지과학 응용연습 – 음성언어 처리’를 수강해서 HMM과 딥러닝을 이용한 음성언어 처리에 관해서도

  자기소개서 | 2페이지 | 3,000원 | 등록일 2021.01.10

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  딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리

  내용(1) 딥러닝 기반 EEG 분석딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. ... 딥러닝 알고리즘은 그 종류마다 과정이 다양하지만 크게는 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. ... 그러면 학습한 내용을 데이터로 하여 새로운 뇌파를 측정하게 되었을 때 BCI가 뇌파를 분석하여 결과를 도출하게 된다.(2) EEG분석을 위한 딥러닝 기법의 종류EEG 분석을 위한 딥러닝

  리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.04.21

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  그래프기반 딥러닝 모델링 개발

  적용분야1) 패션최근 패션업계는 급속도로 발전하는 딥러닝 기술을 적용하려고 노력중에 있다. ... 여러 가지 방법 중에 그래프 기반 표현 방법이 있는데 최근 들어 이러한 표현방법과 딥러닝 분석방법을 활용한 산업 적용사례가 많아지고 있다. ... 이와 더불어 그래프 분석 방법을 딥러닝에 접목한 분석방법으로 GCN(Graph Convolution Network)가 있는데 이에 대해서 상세히 알아보고 적용사례 측면에서 어떠한 의미가

  리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.17

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  종합설계 및 프로젝트 최종보고서

  2020학년도종합설계 최종보고서딥러닝(텐서플로우)를 이용한 미래 경제동향 파악2014** ***2014** *** 2017** ***목차딥러닝(텐서플로우)을 이용한 미래경제동향 파악 ... 기존에 있던 인공지능을 기반으로 하거나, 고유의 딥러닝 기술을 사용하여 만들며, 이들은 각 금융사의 고객들에게 맞춤형 금융 서비스를 제공하고 있다.3.2 우리 시스템과 비교딥러닝 기술을 ... 얼마 나오지도 않았고, 딥러닝 기술과 주가 분석 모델이 결합한 모델도 얼마 지나지 않았지만, 이미 그러한 모델과 매니지먼트 인공지능까지 도입한 금융사들의 로보 어드바이저가 이미 시장에서

  리포트 | 51페이지 | 4,000원 | 등록일 2022.03.31 | 수정일 2022.04.08

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  시계열 분야의 딥러닝

  과거에는 통계적인 방법에 해당하는 ARMA, ARIMA등의 방법을 사용하여 예측을 하였으나 딥러닝의 성능이 매우 뛰어나다는 점이 밝혀짐에 따라서 최근에는 딥러닝에 대한 적용 및 검증을 ... 시계열 분야의 딥러닝시계열 분야에 있어 딥러닝을 사용하고 있는데 이에 대한 방법으로는 다음과 같다.● Autoencoders● InceptionTime● DeepAR● N-BEATS ... 이와 같이 시계열 예측을 위한 딥러닝 모델의 종류는 크게 3가지(RNN 기반, CNN 기반, Attention 기반)로 분류해볼 수 있다.

  리포트 | 3페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.24

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  머신러닝과 딥러닝을 사용한 Wine Quality 분류

  머신러닝과 딥러닝을 이용한 Wine Quality 분류(K-nn,tensorflow)분석을 진행하기 전에 각 변수의 특징을 파악 할 필요성이 제기된다.설명 변수와 반응변수 항목 설명fixed ... = 42, stratify = Y, test_size = 0.2)분류한 데이터를 바탕으로 K-NN 알고리즘을 이용하여 분석한다.☑︎ K-NN 알고리즘이란K는 홀수로 취하는 것이 좋으며 ... (X_test, Y_test)결과0.7723270440251573StandardScaler를 통한 K-NN 분석score_list = []for i in range(3, 20):kn

  리포트 | 23페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.12.16 | 수정일 2024.01.09

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  모두의 인공지능 종합 필기자료

  계산한 시스템딥러닝 핵심 : cnn-----------------------------------------------------------------------------4주차( ... (오버 피팅)딥 러닝 : 딥 뉴럴 네트워크를 학습시키는 방법의 모음대표적인 것 : 중첩신경망(CNN, Convolutional NN)개와 고양이 구분 : 사진으로 낮은 수준의 특징 ... (기존 신경망과 차이점 : 입력을 기억한다)ex 문장생성에서 주로 쓰임(시계열 데이터 time series에 주로 쓰임 -> 순서가 필요한 데이터(글자))(11) 딥러닝 응용이미지

  리포트 | 26페이지 | 5,000원 | 등록일 2020.07.15 | 수정일 2021.06.14

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  CNN은 어떻게 개와 고양이를 구별하는것일까?

  딥 러닝이 계속 발전함에 따라 CNN은 앞으로 훨씬 더 다양한 방식으로 사용될 것입니다.모든 딥 러닝 아키텍처와 마찬가지로 CNN(Convolutional Neural Networks ... 그러나 CNN은 객체 감지, 분할 및 캡션을 비롯한 다양한 다른 작업에도 적합합니다.CNN은 딥러닝 초기부터 이미지 분류에 사용되었습니다. ... 그럼에도 불구하고 가장 중요한 알고리즘의 하나로 자리매김하게 되었는데, 그 이름의 약자 C에 힌트가 있습니다.

  리포트 | 8페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.10.30

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  모두의 인공지능 7주차 정리

  딥 뉴럴네트워크와 딥러닝1) 딥 뉴럴네트워크와 기울기 소실- 그림은 다층신경막의 형태 입력층 출력층 중간층이하나- 그다음 그림은 중간층이 많이 있는 신경망을 깊은 신경낭 (딥 뉴럴네트워크 ... 학습에 참여 시키면 특정 가중치들이 값이 커친다 학습이 반복되는 동안 특정 가중치들이 값이 커지면 걔네들이 학습을 지배하게 된다3)중첩신경망(CNN), Convolutional NN

  시험자료 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.03.12

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  [방송통신대학교]인공지능_동영상강의,기출_핵심요약노트

  9강 1시간 14분판별식을 구하는 방법 : 기계학습을 통해 판별식의 가중치를 학습함(서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine), 회귀분석, 신경회로망/딥러닝 ... (▽C는 비용함수의 미분을 나타내며, 학습률은 작은 크기의 양수이다.) ... C### 9장은 기계학습의 개념을 다룹니다.지도학습, 자율학습, 강화학습 등의 기본 개념은 쉬운 내용인데도 의외로 오답 비율이 높군요.?

  방송통신대 | 37페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.04.09

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