bactoria / DeepLearning

CNN,RNN 자료링크, 정리

• 딥러닝 30가지 적용 사례 - 월급쟁이

CNN

• CNN Layer Talk - 김태영님 블로그

• CNN 요약 정리 - 김태완님 블로그 (180725 파라미터 개수 구하는 부분은 수정 필요함 )

• ConvNet의 구조를 직접 바꿔보면서 결과 확인하기 - Stanford

• 신경망은 이미지를 어떻게 이해하는가? - distill

 

Kaggle

• kaggle - Digit Recognizer

• kaggle - TGS Salt Identification Challenge

 

Paper (한글번역)

• U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, 18 May 2015 - 모두의연구소

• Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift, 11 Feb 2015 (요약) - 김범수님 블로그

 

QnA

• Max Pooling vs Everage Pooling - Quora

• parameter 개수는 어떻게 구하나요 ? - StackOverflow

 

Image Segmentation

• From R-CNN to Mask R-CNN - 텐서플로우 블로그

• PR-012: Faster R-CNN : Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks - 이진원님 (video)

 

Super-Resolution

2014

• PR-004: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks - 전태균님 (video) / 정리한 것 - SRCNN (SR에 딥러닝을 최초로 적용)

2016

• Accurate Image Super-Resolution using Very Deep Convolutional Networks - 전태규님 (video in PR-004) / 정리한 것 - VDSR (very deep하게 쌓은 레이어들 + Residual)

2017

• Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution - 김희원님 (video) - EDSR / MDSR

 

Style Transfer

2017

• PR-007: Deep Photo Style Transfer - 김승일님 (video) / 정리한 것 / 번역 / (Gram Matrix 설명)

 

CS231n CNN for Visual Recognition 한글번역 - AI Korea**

• CNN: 구조, Convolution / Pooling Layers

• 이미지 분류에 kNN을 이용해도 될까?

   

Object Detection

• Guide to Object Detection using Deep Learning: Faster R-CNN,YOLO,SSD - ANKIT SACHAN

 

etc

• Batch Normalization - 라온피플

• PR-021: Batch Normalization (language: korean)

• 자주 인용되었던 딥러닝 논문 리스트 - 엄태웅님

• Stanford CS231n (2017) 한글자막

       

RNN

• 쉽게 이해하는 RNN & LSTM - 엄태웅님(a.k.a. 테리) (video) / 정리한 것

• RNN & LSTM 역전파 구하기 - ratsgo's blog