Listen to

AI

Editor Picks

Residual Attention Network – 2017

여길봐 여길! :wave: Feature 생성에 도움을 주는 Attention!Residual과 만난 Attention, Residual Attention Network Review. Hi, Attention.

Residual Attention Network – 2017

여길봐 여길! :wave: Feature 생성에 도움을 주는 Attention!Residual과 만난 Attention, Residual Attention Network Review. Hi, Attention.

DenseNet – 2016

ResNet이 add 했다면, 나는 concatenate 한다.각 레이어의 능력을 알차게 활용하는 DenseNet review. DenseNet은 얼핏보면 단순히 Layer끼리 ResNet 보다 더...

ResNext (2) – 2016

좀 더 깊이 살펴보는 ResNeXt ResNeXt block 작동 방식과 실험 결과 Review 바로 저번...

ResNeXt (1) – 2016

넓고(Wide, large width), 깊은(depth) 모델이 다가 아니다!Next dimension, Cardinality를 제시하는 ResNeXt Review! 종합선물세트 같은 ResNext

Inception v4 – 2016

The last episode of Inception series.Resnet을 맞서는.. Inception, Inception v4 Review! Inception. 그 슬픈 이야기..

edge 디바이스에서 tf를. tf lite 소개

이번엔 모바일, 라즈베리 파이 등에서 텐서플로우 모델을 돌리기 위해 사용하는 tf.lite를 보려고 합니다. tf lite는 모바일, iot 기기를 위한...

머신러닝 파이프라인 구축 (6) – TF Serving, 모델 배포, 서빙

이번엔 머신러닝 파이프라인에서 가장 중요한 서빙 컴포넌트를 보겠습니다. 모델은 결국 서빙이 되려 설계되고 학습되는 것이죠. 그리고 클라이언트와 통신하는 유일한 단계이기도 합니다. 클라이언트와...

Resnet (2) – 2015

Skip Connection의 위력을 알려주는 ResNet ResNet 리뷰 2편! 저번 포스팅에서 살펴 본대로, ResNet은 Residual Learning이라고 부르는 방법을 통해 모델이...

Popular

Time series(시계열) Forecasting 시리즈 – 머신러닝 접근법 101

Time series(시계열)이란? 시계열이라는 단어를 들어보신적이 있으신가요? 통계학을 전공한 분이라면 분명 들어보셨을 것입니다. 하지만, 통계학을 전공하지 않으신 분들은 쉽게 들어보기...

Google Vision API를 이용해 이미지를 데이터화 하기

Google Vision API는 모델링을 직접 하지 않고도 이미지를 데이터화할 수 있도록 만든 서비스이다. 이번 글에선 Google Vision API가 무엇이고, 그 활용 사례에는...

딥러닝 Quantization [시리즈 2/3] – Product quantizaton 알아보기

product quantization은 vector quantization의 일반화된 방법으로 적은 메모리로 훨씬 더 많은 데이터 표현을 할 수 있다.
- Advertisement -