분류 전체보기19 [DL] Interpretability, Model Inspection and Representation Analysis Identifying underlying mechanisms giving rise to observed patterns in the data. When applying deep learning in scientific settings, we can use these observed phenomena as prediction targets, but the ultimate goal remains to understand what attributes give rise to these observations - A survey of Deep Learning for Scientific Discovery ( Maithra Raghu, Eric Schmidt 2020 ) 이 포스트는 A survey of Deep Le.. 2020. 4. 5. [DL] SuperResolution in Magnetic Resonance Imaging 1. Super-resolution MRI through Deep Learning (Qing Lyu et al, 2018 ) Two SOTA NN for CT denoting and deblurring, transfering them for super-resolution MRI Two-fold resolution enhancement 2. CT Super-resolution GAN Constrained by the Identical, Residual, and Cycle Learning Ensemble(GAN-CIRCLE) Reference of [1] 3. MRI Super-Resolution with Ensemble Learning and Complementary Priors ( Qing Lyu et .. 2020. 4. 1. [DL] ML/DL 공부자료 모음 워낙 발전이 빠른 분야이기 때문에 더 깊은 내용을 이해하기 위해서는 다른 책이나 인터넷을 이용해야 하는 경우가 많은데, 본인이 찾고자 하는 내용이 무엇인지 정확히 알아야 정보 검색 능력이 향상되기 때문에 체계적인 학습은 매우 중요합니다. - [단단한 머신러닝] 옮긴이 김태헌 선생님 딥러닝이나 기계학습 논문을 읽는 경우에 앞 부분에 나오는 선형대수나 확률, 통계가 나오면 으레 겁을 먹고 책을 덮은 기억이 있다. 수식을 해석하는 것, 이러한 기계학습 알고리즘이 어떠한 배경으로 왜 탄생했는지 정확한 원리를 이해하는 것 보다 당장에 해결해야 하는 문제를 Scikit-learn 으로 얼른 학습시키고 싶은 마음이 더 컸다. 시간이 조금 지나고 나니 남는 것은 Scikit-learn 을 활용해서 단순히 데이터를 학습.. 2020. 3. 31. [ML / 선형대수] Linear Transformation in Neural Network 이번 포스트에서는 선형대수에서 Linear Transformation ( 선형 변환 ) 이 신경망 ( Neural Network ) 에서 어떻게 사용되는지 정리를 해보도록 하겠습니다. What is Linear Transformation ? 선형대수에서 말하는 선형결합은 함수 입니다. 다시 말하면 하나의 input vector 를 받아 transformation 을 하여 특정 dimension 의 vector 로 변환할 수 있는 함수입니다. 예를 들어 2차원 vector 를 input 으로 받아서 3 차원의 vector 로 변환을 할 수 있다면 이것은 dim 2 -> dim 3 선형변환이 될 수 있겠습니다. 또 다른 관점으로는 2차원의 vector 를 3 차원으로 투영시킨다는 의미에서 mapping 이라.. 2020. 2. 9. 이전 1 2 3 4 5 다음
