[Algorithm] Merge Sort(병합 정렬)
Merge Sort란
Merge Sort란
데코레이터란
문제 출처 [level 2] 멀쩡한 사각형 - Programmers (문제 링크)
[Reference] UNet Paper
[Reference] CVPR2017 DenseNet Paper
[Reference] CVPR2015 FCN Paper
Maxout이란 Maxout은 특정 유형의 신경망 레이어로서 기존 활성화 함수(ReLU, Sigmoid, etc.)등을 사용하는 대신, Maxout Layer로 들어온 입력값 중에서 가장 큰 값을 선택하여 사용하는 방식입니다.
FLOPs란 FLOPs란 Floating Point Operations의 약자로, 초당 수행되는 부동 소수점 연산의 양을 나타내는 지표입니다. 쉽게 말하면 딥러닝에서 모델이 순전파(Forward-Propagation)를 진행할때 곱셈, 나눗셈, 덧셈, 뺄셈등을 얼마나 많이 사용하는...
Confusion Matrix를 사용해야 하는 이유 다양한 평가 지표들$(Recall,\, Precision,\, F_{1} Score,\, F_{\beta} Score)$를 통해서 분류 모델(Classification model)이 얼마나 정확하게 분류하는지 확인할 수 있게...
Maxout이란 Maxout은 특정 유형의 신경망 레이어로서 기존 활성화 함수(ReLU, Sigmoid, etc.)등을 사용하는 대신, Maxout Layer로 들어온 입력값 중에서 가장 큰 값을 선택하여 사용하는 방식입니다.
Histogram Equalization이란
FLOPs란 FLOPs란 Floating Point Operations의 약자로, 초당 수행되는 부동 소수점 연산의 양을 나타내는 지표입니다. 쉽게 말하면 딥러닝에서 모델이 순전파(Forward-Propagation)를 진행할때 곱셈, 나눗셈, 덧셈, 뺄셈등을 얼마나 많이 사용하는...
Merge Sort란
문제 출처 [level 2] 멀쩡한 사각형 - Programmers (문제 링크)
[Reference] UNet Paper
[Reference] CVPR2015 FCN Paper
Normal Distribution이란 정규분포 또는 가우시안 분포(Normal or Gaussian Distribution)은 통계학과 확률 이론에서 중요하고 실제로 인공지능, 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 확률 분포중 하나입니다. Normal Distribution은 연속...
Confusion Matrix를 사용해야 하는 이유 다양한 평가 지표들$(Recall,\, Precision,\, F_{1} Score,\, F_{\beta} Score)$를 통해서 분류 모델(Classification model)이 얼마나 정확하게 분류하는지 확인할 수 있게...
[Reference] CVPR2015 FCN Paper
Confusion Matrix를 사용해야 하는 이유 다양한 평가 지표들$(Recall,\, Precision,\, F_{1} Score,\, F_{\beta} Score)$를 통해서 분류 모델(Classification model)이 얼마나 정확하게 분류하는지 확인할 수 있게...
Normal Distribution이란 정규분포 또는 가우시안 분포(Normal or Gaussian Distribution)은 통계학과 확률 이론에서 중요하고 실제로 인공지능, 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 확률 분포중 하나입니다. Normal Distribution은 연속...
Normal Distribution이란 정규분포 또는 가우시안 분포(Normal or Gaussian Distribution)은 통계학과 확률 이론에서 중요하고 실제로 인공지능, 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 확률 분포중 하나입니다. Normal Distribution은 연속...
FLOPs란 FLOPs란 Floating Point Operations의 약자로, 초당 수행되는 부동 소수점 연산의 양을 나타내는 지표입니다. 쉽게 말하면 딥러닝에서 모델이 순전파(Forward-Propagation)를 진행할때 곱셈, 나눗셈, 덧셈, 뺄셈등을 얼마나 많이 사용하는...
Histogram Equalization이란
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Maxout이란 Maxout은 특정 유형의 신경망 레이어로서 기존 활성화 함수(ReLU, Sigmoid, etc.)등을 사용하는 대신, Maxout Layer로 들어온 입력값 중에서 가장 큰 값을 선택하여 사용하는 방식입니다.
[Reference] CVPR2017 DenseNet Paper
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[Reference] UNet Paper
인터넷 통신 방법
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QuerySet이란
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