Dev31 Deep residual learning for image recognition 논문 출처 : K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun, Deep residual learning for image recognition, Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (2016), pp. 770-778 딥러닝의 성능을 좌우하는 요소는 여러가지가 있다. 특히 통제 가능한 변수들을 하이퍼파라미터라고 하는데, 하이퍼파라미터의 최적값을 찾아가는 것이 딥러닝의 본질이기도 하다. 그러나 이러한 하이퍼파라미터를 조정하는 것 외에도, 신경망의 깊이 또한 딥러닝의 성능과 연관이 있다. 다만 한 가지 중요한 지점은 단순히 신경망의 깊이가 깊어진다고 해서 성능이 개선되지는 않는다는 것이다. 출처 .. 2023. 5. 3. Mini-batch sample selection strategies for deep learning based speech recognitio 논문 출처 : Y Dokuz, Z Tufekci - Applied Acoustics, 2021 - Elsevier1. 요약 RNN 은 순환 신경망이라고 부르며, 자연어 처리나 음성 인식처럼 순서가 있는 데이터를 처리하는데 강점이 있는 신경망이다. 앞 단계에 입력된 값에 대해 처리한 결과를 다음 단계에서 참조해 나가는 형태로 처리하며 이를 통해 입력된 순서에 따라 단계별로 출력을 발생시킨다. 그러나 이 단계가 길어지는 경우 맨 앞의 정보에 대해 맨 뒤에서 기억하지 못하는 한계가 발생하게 되는데 이러한 한계를 보완한 것이 LSTM 이다. 또한 음성 데이터를 입력 받았을 때 어디서부터 어디까지가 하나의 음소인지 각각 라벨링 처리를 진행해주지 않으면 인식률이 떨어지게 되기 때문에 라벨링을 진행해 줘야 하나 MF.. 2023. 5. 2. 딥러닝 기반 음성인식 논문출처 : 김지환 (2019), 딥러닝 기반 음성인식, 정보과학회지 37(2), 2019.2, 9-15 1. 요약 본 논문에서는 음성인식에 필요한 특징 파라미터 추출 방법 및 딥러닝을 이용한 음향모델 구현 방법에 대해서 기술하며, 알파고와의 비교분석을 통해서 음성인식 기술의 현 위치를 분석한다. 음성신호 저장 시 결정해야 하는 파라미터는 sampling rate 와 sample 당 바이트 수이다. sampling rate 는 단일 시간(1초) 당 sampling 횟수로써, 음성신호의 음질을 결정한다. Nyquist 이론에 따르면, 모든 신호는 그 신호에 포함된 가장 높은 진동수의 2배에 해당하는 빈도로 일정한 간격으로 샘플링 하면 원래의 신호를 완벽하게 기록할 수 있다. 사람의 가청 주파수 대역은 일번.. 2023. 5. 1. DenseNet 앞서 살펴본 ResNet이 이전 layer 들의 feature 를 다음 layer 에 더해주는 방식이었다면, DenseNet은 전체 layer 를 모두 누적하여 쌓는 (concat) 방식이라고 할 수 있다. 출처 : Densely Connected Convolutional Networks DenseNet의 목적은 ResNet과 마찬가지로 기울기 소실 방지 및 파라미터의 수를 절약하여 연산 속도를 빠르게 하는 데 있다. DenseNet 에 활용되는 개념에는 아래와 같은 것이 있다. 1. Growth Rate DenseNet 또한 여러개의 feature 가 누적되는 개념이다 보니 channel 의 개수가 많은 경우 계속해서 channel 이 늘어날 수 있다. 따라서 DenseNet 에서는 각 layer fe.. 2023. 4. 30. [maven] This build requires at least…, update your JVM, and run the build again 메이븐 프로젝트를 빌드 하다보면 아래와 같은 오류가 발생할 때가 있다.보통 이런 경우 메이븐에 설정된 자바 jdk 버전과 내 개발환경의 jdk 버전이 맞지 않는 것이 원인일 가능성이 높다. 이 경우 아래의 명령어를 통해 내가 원하는 jdk 버전으로 설정한 뒤 다시 빌드해보면 정상적으로 빌드가 완료된다. (나의 경우에는 jdk 17 버전으로 변경하였다.) export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home -v 17) 2023. 4. 24. [Node.js] Error: listen EADDRINUSE: address already in use 127.0.0.1:8080 Node.js 서버를 실행했을 때, Error: listen EADDRINUSE: address already in use 127.0.0.1:8080 에러가 발생하는 경우가 있다. 이 경우 실행한 포트를 이미 다른 서비스가 점유하고 있을 가능성이 높다. Error: listen EADDRINUSE: address already in use 127.0.0.1:8080 at Server.setupListenHandle [as _listen2] (net.js:1320:16) at listenInCluster (net.js:1368:12) at doListen (net.js:1505:7) at processTicksAndRejections (internal/process/task_queues.js:83:21) .. 2023. 4. 23. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
