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[AI] 단층 퍼셉트론 (Single-layer Perceptron) 퍼셉트론이란? 퍼셉트론(perceptron)은 1957년 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트(Fank Rosenblatt)가 제안한 초기 형태의 인공 신경망이다. 로젠블라트에 의해 제안된 것은 가장 간단한 형태의 단층 퍼셉트론(single-layer perceptron)으로 입력 벡터를 두 부류로 구분하는 선형 분류기이다. 퍼셉트론은 다수의 신호(흐름이 있는)를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 퍼셉트론은 이 신호를 입력으로 받아 '흐른다/안 흐른다'(1 또는 0)이라는 정보를 앞으로 전달한다. 위의 그림에서, x는 입력 신호, y는 출력 신호, w는 가중치(weight)를 의미한다. 원을 뉴런 또는 노드라고 부른다. 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 .. 2021. 9. 23.
[Computer vision] 05. 이진영상 이진화와 오츄 알고리즘 명암 영상은 [0 ~ 255] 값을 가진 것이다. gray image라고 표현한다. 명암 영상을 0과 255의 두가지 값만 가진 영상으로 변환하는 것을 이진화, 이렇게 만들어진 이미지를 이진 영상 (binary image)라고 부른다. 영상을 어떻게 이진화 할 것인가 → 오츄 알고리즘 이진화 명암 영상을 흑과 백만 가진 이진 영상으로 변환 명암 영상 (gray image)을 이진 영상(binary image)으로 만드는 것을 이진화라고 표현한다. 임계값 (threshold) 를 두고, 그것보다 큰 화소는 1, 그렇지 않은 화소는 0으로 변환 임계값 방법 두 봉우리 사이의 계곡을 임계값 T로 결정 자연 영상에서는 계곡 지점 결정이 어려움 오츄 알고리즘 이진화했을 때 흑 그룹과 백 그.. 2021. 9. 16.
[Computer vision] 04. 히스토그램 히스토그램 계산 히스토그램 [0, L-1] 사이의 명암 값 각각이 영상에 몇 번 나타나는지 표시 히스토그램 h와 정규화 히스토그램 0부터 255의 명암값을 가지고 있는 영상으로부터 각각의 도수에 해당되는 것이 몇 개의 화소를 가지고 있는지를 표현하는 것이 히스토그램이다. 즉 쉽게 이야기하면, m*n 크기의 2차원 영상이 있는데 이들은 각각 [0~255]에 해당하는 명암 값을 가지고 있다고 하자. 2차원 영상에서 0에 해당하는 명암 값을 가진 픽셀을 세어본다. 그다음은 1.... 255까지 카운팅 한 뒤 막대그래프의 형태로 표현한 것이 히스토그램이다. 각각의 값들을 m*n으로 나누므로써 0≤h^(l)≤1이 된다. 이는 각각의 히스토그램 값들을 비율 값으로 나타낸 것이다. h^을 통해 정규화된 히스토그램으로.. 2021. 9. 13.
[AI] 검증집합과 교차검증을 이용한 모델 선택 알고리즘 / 데이터 확대와 가중치 감쇠 검증집합과 교차검증을 이용한 모델 선택 알고리즘 검증집합을 이용한 모델 선택 모델집합의 여러 모델을 독립적으로 학습시킨 후 그중 가장 좋은 모델을 선택해야 한다. 이때 모델을 비교하는 데 사용할 별도의 데이터집합을 검증집합 이라고 한다. 훈련집합과 테스트 집합과 다른 별도의 검증집합을 가진 상황 (데이터 양 많음) 교차검증 비용 문제로 데이터의 양은 대부분 부족하다. 이러한 상황에서는 검증집합을 마련하기 힘든데, 교차검증을 이용하면 효과적이다. 비용 문제로 별도의 검증집합이 없는 상황에 유용한 모델 선택 기법 (데이터 양 적음) 훈련 집합을 등분하여, 학습과 평가 과정을 여러 번 반복한 후 평균 사용 10겹 교차 검증의 예 부트스트랩 임의의 복원 추출 샘플링 반복한다. 이때 대치를 허용하여 같은 샘플이 .. 2021. 9. 11.

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