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implement_ml_models/CNN

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implement_CNN(weight_update_mlp) 2023.03.19 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정3_result_delta) implement_cnn (수정3_result_delta) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정3) implement_cnn (수정3) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정2) implement_cnn (수정2) 2023.03.17 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정1) implement_cnn (수정1) teach-meaning.tistory.com 이전 과정을 통해 CNN 내에서의 MLP 노드들에 대한 delta 값을 계산할 수 있었다. 이 delta 값은 이전 층의 delta 값을 계산하는 것 뿐만..
implement_cnn (수정3_result_delta) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정3) implement_cnn (수정3) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정2) implement_cnn (수정2) 2023.03.17 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정1) implement_cnn (수정1) 코드 부분의 오류가 있어 수정, cnn 클래스의 same_padding_cnn 부분 기 teach-meaning.tistory.com 수정한 cnn 연산으로 인해 역전파 과정에도 수정이 필요 먼저 CNN 의 MLP 층에서의 접근 방식 수정 def mlp_forward_cal(self, node_count): if(len(self.mlp.node_output) =..
implement_cnn (수정3) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정2) implement_cnn (수정2) 2023.03.17 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정1) implement_cnn (수정1) 코드 부분의 오류가 있어 수정, cnn 클래스의 same_padding_cnn 부분 기존 코딩 부분 # 패딩 cnn 연산 수행 def same_padding_cnn(self, input, filter teach-meaning.tistory.com def max_pooling(self, input, pooling_size): """ input : 입력 데이터 pooling_size : pooling size """ self.pool_result = [] pooling_matri..
implement_cnn (수정2) 2023.03.17 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정1) implement_cnn (수정1) 코드 부분의 오류가 있어 수정, cnn 클래스의 same_padding_cnn 부분 기존 코딩 부분 # 패딩 cnn 연산 수행 def same_padding_cnn(self, input, filter_size, filter_count): # 각 필터별 연산 결과를 저장할 리스트 filter_res teach-meaning.tistory.com 두 번째 이후 layer_cnn 에 대한 계산 과정의 실수 발견 (28, 28, 1) 에 대한 입력에서 (7,7,1) 크기의 필터 64 개와의 연산으로 (28, 28, 64) 의 특성 맵이 생성, 풀링 연산 후 (14, 14, 64) 의 특성맵과 (3..