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This article is based on the book "Deep Learing with PyTorch". https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch 3. It starts with a tensor The world as floating-point numbers Tensors: Multidimensional arrays Indexing tensors Named tensors Tensor element types The tensor API Tensors: Scenic views of storage Tensor metadata: Size, offset, and stride Moving tensors to the GPU NumPy interoperability G..

This article is based on the book "Deep Learning with PyTorch" https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch 2. Pretrained Networks 내용에 따라 이미지에 레이블링하는 모델(ResNet) 실제 이미지로부터 새로운 이미지를 제작하는 모델(GAN) 텍스트(Eng)로 이미지 내용을 설명하는 모델 Torch Hub 2-3. Image-Captioning model 이미지로부터 캡션을 영어로 생성하는 모델 1번 network은 설명에 대한 수치적 표현을 생성하는 네트워크 2번 network는 해당 수치적 표현으로부터 일관된 문장을 생성하는 RNN Recurrent: forward pass로 개별 단어를 생성한다..

This article is based on the book "Deep Learning with PyTorch". https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch 2. Pretrained Networks 내용에 따라 이미지에 레이블링하는 모델 실제 이미지로부터 새로운 이미지를 제작하는 모델 : GAN & CycleGAN 영문으로 이미지 내용을 설명하는 모델 (1) GAN (Generative Adversarial Network) 두 네트워크가 서로 경쟁(Adversarial)하며 위조를 만들고(Generative) 감지한다. 최종적으로 가짜(fake)로 인식될 수 없는 이미지 합성 예제를 생성한다. generator network는 이미지를 생성하고 discrimina..

This article is based on the book "Deep Learning with PyTorch" https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch 2. Pretrained Networks 내용에 따라 이미지에 레이블링하는 모델 : AlexNet, ResNet 실제 이미지로부터 새로운 이미지를 제작하는 모델 영문으로 이미지 내용을 설명하는 모델 2.1. Object-Recognition ImageNet dataset 예시의 모델들은 이 데이터셋으로 훈련됨 Tasks: Image Classification(이미지 카테고리 분류), Object Localization(객체 위치 파악), Object Detection(이미지 객체 식별 및 레이블링), Scenc..