Replicated

합성곱 신경망의 전체 구조Fully-connected Layer- 앞에서 배운 Affine 계층과 같음- 입력 뉴런과 출력 뉴런이 모두 연결된 층- 간단한 2~3개층 짜리 모듈이나 최종 출력 직전 레이어에 주로 사용- MLP (Multi Layer Perceptron) : Fully-connected Layer 여러 개로 구성된 네트워크ex. Affine - ReLU -> Affine - ReLU -> Affine - ReLU -> Affine - ReLU -> Affine - Softmax => CNN으로 이뤄진 신경망의 예- 합성곱 계층(Conv)과 풀링(Pooling) 계층이 새롭게 추가됨- 풀링은 안 쓰는 경우도 있음- Conv - ReLU - Pooling -> Conv - ReLU - P..

Discrete-Time Fourier TransformDTFT => 아날로그 시그널은 descrete signal로 변환 (Frequency Spectrum)Frequency Spectrum : |X(Ω)|DTFT가 존재하려면? ..만족해야 함 문제오메가는 라디안 프리퀀시 .. 연속적임=> DFT 사용하지만 얘는 느림=> FFT 사용 FFT (Fast Fourier Transform)- 1965, Cooley와 Turkey- DSP 시스템이 실시간에 작동하도록 만들어줌 ex.x[n] = δ[n]=> DTFT 취하면 X(Ω) = 1 .. 모든 주파수 대역에 영향을 끼침=> White noise .. 반대를 color noise라 함 x[n] = δ[n-n0]  => e^-njΩx[n] = {1, 0, 3..

컨볼루션 속성- Commutative .. x[n]*h[n] = h[n]*x[n]- Distributive .. x[n] * {h1[n] + h2[n]} = x[n]*h1[n] + x[n]*h2[n]- Associative .. {x[n]*h1[n]}*h2[n] = x[n]*{h1[n]*h2[n]} 컨볼루션 계산- Direct evaluation- Graphical apprach Direct Evaluationx[n] = {3, 4, 5}, h[n] = {2, 1}시작 포인트: 0 + 0끝 포인트: 2 + 1 = 3 y[0] = x[0]h[0] = 6y[1] = x[0]h[1] + x[1]h[0] = 3 + 8 = 11y[2] = x[0]h[2] + x[1]h[1] + x[2]h[0] = 0 + 4 + ..