고정소수점 구하기 10.3의 경우 정수부분 9 일반적인 2진수변환적용 2로 나눠서 몫이 0이 될때까지 나머지가 계산된것을 반대로 읽으면 된다. 10/2 몫 5, 나머지 0 5/2 몫 2, 나머지 1 2/2 몫 1 나머지 0 1/2 몫 0 나머지 1 10는 1010이다. 소수부분 0.3 정수부분과 다르게 2를 곱하면서 나온 정수부분을 나온순서대로 읽는다. 소수부분이 0이될때까지 반복 0.3*2 = 0.6 : 정수 0 0.6*2 = 1.2 : 정수 1 0.2*2 = 0.4 : 정수 0 0.4*2 = 0.8 : 정수 0 0.8*2 = 1.6 : 정수 1 0.6*2 = 1.2 : 정수 1 0.2*2 = 0.4 : 정수 0 # 반복... 0.4*2 = 0.8 : 정수 0 0.8*2 = 1.6 : 정수 1 0.6*2 = 1.2 : 정수 1 0.3은 01001100110011…이다.

강의 복습 내용 양자화 float표현법 quantization knowledge distillation

강의 복습 내용 가속화 가지치기 lottery ticket hypothesis

강의 복습 내용 공간과시간 시간과공간 복잡도 hyperparameter search surrogate model neural architecture search(NAS) 알뜰히 인코딩 디코딩 압축 얻은 지식

강의 복습 내용 얻은 지식

강의 복습 내용 multimodal visual data and text joint embedding image tagging metric learning cross modal translation image captioning show and tell show attend and tell text to image by generative model cross modal reasoning visual question answering visual data and audio audio 처리 spectrogram Fourier trasform STFT(short time fourier transform) melspectrogrma MFC join embedding soundnet cross modal translation speech2face image-tospeech sound source localization looking to listen at the cocktail party lib movements generation 3d 데이터형식 multi-view images volumetric(3d공간을 픽셀처럼 생각) part assembly(작은 부품의 집합) point cloud(3d포인트의 집합) mesh(graph cnn에 사용,vertex와 edge의 형태로 삼각형모양) implicit shape(고차원의 함수 형태) 데이터셋 shapeNet partnet scenenet scannet outdoor 3d scene datasets 3d task 3d recognition 3d semantic segmentation conditional 3d generation mesh r-cnn

강의 복습 내용

강의 복습 내용 object detection R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO SSD Focalloss RetinaNet DETR cnn visualization dimensionality reduction analsis of model behaviors Nearest neighbors t-SNE layer activation maximally activation patches class visualization gradient ascent model decision explanation saliency test via backpropagation rectified unit guided backpropagation CAM(class activation mapping) global average pooling(GAP) Grad-CAM Autograd

강의 복습 내용 image classification2 GoogLeNet inception module auxiliary classifier ResNet Residual block shortcut connection skip connection Semantic segmentation FCN(fully convolutional network) fully connection, fully convolution upsample Transposed convolution U-Net DeepLab CRF(Conditional Random Fields) Dilated convolution depthwise separable convolution Deeplab v3+

강의 복습 내용 image classification 이미지 분류 annotation data efficient learning 데이터 변형 augmentation pre-trained information 사전에 미리 학습한것을 사용하여 효율적으로 학습 transfer learning convolution으로 feature를 따로 학습한것을 활용 knowledge distillation 선생이되는 모델을 이용해 다른 모델을 학습 라벨이 안된 데이터 학습 semi-supervised self training