학습2 Single Image Super-Resolution with Convolutional layers Single Image Super-Resolution with Convolutional layers SRCNN SRCNN은 convolutional layers를 이용하여 super resolution을 진행하는 매우 단순한 모델이지만 처음으로 super-resolution 분야에 convolutional layer를 사용한 모델이다. 3개의 layer를 가지고 있으며 feature extraction과 mapping, reconstruction으로 나뉘게 된다. Patch extraction은 보통 우리가 알고 있는 convolutional layer를 적용시킨 부분으로 feature를 뽑아내는 과정이고, Non-linear mapping은 1X1 convolution을 적용시키는 과정, 마지막으로 r.. 2019. 7. 10. 머신러닝 실습 with Tensorflow 2장 - Multi-variable linear regression - 머신러닝 실습 with Tensorflow 2장- Multi-variable linear regression - 이제 데이터에서 하나의 입력 값이 아니라 여러 개의 입력 값을 받는 Multi-variable linear regression에 대한 tensorflow 실습을 진행할 것이다. 우선 Multi-variable linear regression을 살펴보면 입력 값이 x 하나가 아니라 x1, x2, x3와 같이 여러 개의 입력 값을 받을 수 있고 이에 따른 weight 값이 w1, w2, w3로 존재하게 된다. tensorflow 코드를 이용하게 되면 x1_data, x2_data, x3_data 와 같이 세 개의 데이터를 나누어서 지정을 할 수 있다. 또한 w의 값도 w1, w2, w3를 각각 V.. 2017. 6. 4. 이전 1 다음