seokha hwang

Lecture 4

lecture 3 복습 softmax function 은 무엇인가 linear classification output 큰 것을 그냥 쓸수있는데 unbound 되어있다. 그냥 큰것을 고르는것보다 확률적으로 해석하기 위해 사용한다. loss function 은 무엇인가? quantify how good or bad this prediction optimization loss 를 줄이는 방향으로 현재 시점에서 모든 파라미터 미분을 하면서 내려가는 부분 왜 완벽하지 않은가?

Lecture 3

Loss Functions & Optimization limitations of Linear Classifier Score 값의 뜻이 애매함 어느정도 되야 이 class 인건지 헷갈림 그래서 0~1 확률처럼 포함하길 원함 Sigmoid Function input 이 커질수록 1 작아질수록 0 Softmax Classifier 확률이라고 할 수 는있다. softmax function W 를 구하고 score를 구해서 soft max function W 는

연구용 AI Tool 모음

typeset.io SCISPACE는 연구자들을 위해 개발된 연구지원 플랫폼 Copliot 이라는 AI 보조 도구를 활용해서 논문을 요약 및 섬령과 질문에 대한 답변을 제공하는 것이 SCISPACE 가장 큰 특징 번역도 잘해주고 논문 공부 논문 찾기 논문 읽기 아주 좋음 seokha0307@gmail.com -> 계정은 나한테 물어보도록 chatgpt 챗 하는 툴 모델

비트코인사세요

Lecture 2

Image Classification What a machine sees -> (Red, Green, Blue) intensity (0~255) A image is just a 2-D matrix of integers between[0, 255] 600 x 800 x 3 (RGB) -> tensor Challenges viewpoint variation + background clutter + illumination + Occlusion + Deformation + intra class variation Machine learning : Data-Driven approach

Lecture 1

Introduction to Computer vision Visual Understanding RGB image (intensity of each channel) function -> Figure skating What is computer vision? high-level understanding from digital images or videos Early works in computer vision (1) Object Recognition object classification, generic object detection, semantic segmentation, object instance segmentation (2) Face Detection &

Agritech Research SFU Additive Manufacturing Lab

Woo Soo Kim 2025-02-17 seminar [Research Overview] • The professor’s work centers on developing devices using 3D printing, robot systems, sensors, and battery technologies for applications in biomedical and environmental sensing, with recent active research in Agritech. • The fundamental question driving the research is, "Are weeds outsmarting us?"