딥러닝4 2D 이미지로 3D 만들기 - Instant NGP 애플리케이션 사용방법 설명(NeRF/Instant NeRF/딥러닝/인공지능/Nvidia) Instant NGP(Inastan Neural Gaphics Primitives)는 2D 이미지를 입력하면 3D로 변환해 주는 딥러닝 모델인 NeRF를 발전시킨 모델 중 하나입니다. original NeRF 모델 보다 학습 시간이 짧으면서 고품질로 3차원 재구성 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 사용하기 편한 애플리케이션을 깃허브에 공개해 두었습니다. 이 글에서는 instant-ngp 깃허브에 공개된 애플리케이션 사용 방법에 대해 설명합니다. instant-ngp 깃허브나 코드, 유튜브의 정보나 직접 확인해 본 내용들을 정리했습니다. Instant Neural Gaphics Primitives 애플리케이션 설명 neural graphics primitives를 사용하여 neural radiance fie.. 2023. 8. 13. 인공지능 자동 음성 인식 모델 만들기(파이썬/딥러닝/허깅페이스/Wav2vec /STT/ASR ) 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition:ASR), 음성을 텍스트로 변환(Speech-To-Text:STT) 작업에서 좋은 성능을 보이고 있는 Transformer 기반 음성 모델인 Wac2Vec을 학습 시켜 음성 인식 모델을 구축하는 방법을 공부했습니다. Fine-tuning Wav2Vec2 for English ASR with 🤗 Transformers Fine-tuning Wav2Vec2 for English ASR with Transformers를 한국어로 번역하고 공부한 notebook입니다. (Learning curve plot 추가) Wav2vec 이란? Wav2Vec2는 자동 음성 인식(ASR)을 위해 사전 훈련된 모델입니다. September 2020에 Alex.. 2022. 10. 30. 활성화 함수(Activation fucntion)란? (역할/ 개념 / 종류 / 비교 / Sigmoid / tanh /ReLU/ 구현 ) 활성화 함수에 대해서 공부한 내용을 요약한 글입니다. 활성화 함수의 역할, 종류(Sigmoid. tanh, ReLU)를 공부하고 파이썬으로 구현, 시각화 했습니다. 활성화 함수 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수를 일반적으로 활성화 함수라고 합니다. 입력 신호의 총합이 활성화를 일으키는지를 정하는 역할입니다. 아래는 신경망 그림으로 가중치(w)가 달린 입력 신호(x)와 편향(b)의 총합을 계산하고 함수 f에 넣어 출력하는 흐름을 보여줍니다. 활성화 함수 역할 (비선형 함수여야 하는 이유) 신경망의 활성화 함수는 비선형 함수를 사용해야 합니다. 선형 함수란 출력이 입력의 상수 배만큼 변화는 함수(1개의 곧은 직선)이고 비선형 함수 선형이 아닌 함수로 직선 하나로는 그릴 수 없는 함수입니다. 신경.. 2022. 2. 25. BERT 개념 정리 (특징/구조/동작 방식/종류/장점/BERT 모델 설명) BERT논문[1]과 여러 자료를 종합하여 이해한만큼 적은 글입니다. 딥러닝 기술은 빠르게 발전하면서 자연어, 이미지, 영상 등 다양한 분야에서 높은 성능을 보였고 많이 활용되고 있습니다. 특히 문서의 내재된 의미를 이해하고, 요약하는 자연어 처리 분야에서 딥러닝 기반의 모델들이 최근 들어 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 그에 따라 딥러닝 모델을 문서 분류에도 활용하는 연구들이 많이 진행되고 있는데 그중에서 특히 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 다양한 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 내면서 여러 가지 일들을 수행하는데 사용되고 있습니다. 1 BERT의 특징 전이학습 모델 구글의 Devlin(2018)이 제안한 BERT는.. 2022. 1. 10. 이전 1 다음 728x90 반응형
