Nam's

*본문 내용은 스탠포드 대학교 CS231n 강의를 개인적인 학습 목적으로 요약한 내용입니다. 1강은 딥러닝의 역사에 관한 내용이라서 따로 요약하지 않고 넘어갑니다. Lecture: Image Classification Slide: http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture2.pdf 1. 고양이 분류하기 어떻게 하면 컴퓨터가 고양이 사진을 보고 '고양이'라고 분류해낼 수 있을까? 더 나아가서 1000개, 10000개 이상의 다양한 물체를 컴퓨터가 분류하려면 어떤 알고리즘이 필요할까? 이미지, 영상 인식이 어려운 이유 Semantic Gap: 컴퓨터에게 이미지는 거대한 숫자집합에 불과하다. Viewpoint variation: 촬영의 각도에 따라..