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딥러닝(Deep Learning)
[DL/딥러닝] Cross Attention
크로스 어텐션 완전 정복 🧠딥러닝 멀티모달 모델에서 빠질 수 없는 핵심 메커니즘👉 크로스 어텐션이란?크로스 어텐션(Cross Attention)은 트랜스포머(Transformer) 모델에서 사용되는 어텐션 메커니즘 중 하나로, 서로 다른 두 시퀀스 간의 관계를 학습하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 하나의 입력이 텍스트이고, 다른 하나가 이미지인 경우 각각을 독립적으로 인코딩한 후, 두 정보 간의 연관성을 계산하여 상호 작용하는 데 사용됩니다.🧩 왜 크로스 어텐션이 필요한가요?셀프 어텐션(Self Attention)은 한 시퀀스 내 토큰들 간의 관계만 파악합니다. 그러나 실생활 문제에서는 서로 다른 입력 간의 정보 교환이 필요할 때가 많습니다.기계 번역에서 입력 문장(인코더)과 출력 문장(디코더)이..
- 정보처리기사필기 - 2과목(소프트웨어 개발) [정보처리기사 필기] 2과목 - 정렬, 검색 알고리즘 정렬 정렬 알고리즘 정렬 알고리즘. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets. gist.github.com 삽입 정렬(Insertion Sort) 두번째 값부터 이전 값들과 비교를 시작함 비교하는 값을 Key라고 할 때, 순서를 변경해야 한다면 Key를 변경 할 자리에 삽입하고 그 자리에 있던 값은 뒤로 한 칸 이동 시킴. 예시 "85624" key = 5 : 85624 -> 58624 key = 6 : 58624 -> 56824 key = 2 : 56824 -> 25674 key = 4 : 25684 -> 24568 선택 정렬(Selection Sort) 처음 원소 자리부터 순서대로 모든 값들을 검사하여 작은 순서대로 정렬하는 방법 예시 "856..
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AI Art 모음
[AI Art & Prompt] 아케인 스타일(Arcane Style)
위 포스트의 이미지는 SDXL과 Extension Model들을 적절히 섞어 생성한 이미지 입니다. Prompt1girl, jinx (league of legends), braid, long hair, shoulder tattoo, bare shoulders, brown shirt, upper teeth only, asymmetrical bangs, arm tattoo, blue hair, pink eyes, brown choker, twin braids, looking at viewer Negative Prompt Promptcowboy shot, 1girl, animal hood, sitting on throne, indoors,throne room ,masterpiece,best quality,a..
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Computer Vision
[Computer Vision] 이미지 유사도
👀 본 예제는 Window10의 VSCode, Python3.11.0로 작성되었습니다. 이미지 유사도는 두 이미지 간의 유사성을 평가하는 개념으로, 주로 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 사용된다. 이미지 유사도의 측정 방법은 여러 가지가 있으며, 각 방법은 특정한 기준이나 알고리즘을 기반으로 한다. 이미지 유사도를 평가하는 이유는 다양하나 일반적으로 다음과 같은 목적을 가지고 있다.검색 및 추천 시스템 : 이미지 검색 엔진, 추천에 사용되어 사용자가 입력한 이미지와 유사한 이미지를 찾는데 도움을 준다.중복 이미지 탐지 : 웹 사이트나 데이터베이스에서 중복된 이미지를 찾아내기 위해 유사도 측정이 필요하다.이미지 품질 평가 : 이미지의 품질을 평가하거나, 압축 후의 이미지가 원본과 얼마나 유사한지를 ..
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기계학습(Machine Learning)
[기계학습/ML]16. SVM(Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신
SVM(Support Vector Machine)이란? SVM은 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색 등에 사용 가능한 다목적 머신러닝 모델이다. 분류에 적용 라지 마진 분류(Large Margin Classification)에 해당한다. 클래스를 구분 짓는 가장 폭이 넓은 도로 찾기 서포트 벡터(Support Vector) : 도로 경계(결정 경계)에 위치한 샘플 ex. 붓꽃 데이터의 분류 특성 스케일에 민감하다. 특성 스케일링을 통해 더 나은 결정 경계(SV) 생성이 가능하다. ex. 스케일링에 따른 결정 경계 차이 비선형 SVM 분류 - 하드 마진 분류 모든 샘플이 경계(Support Vector) 밖에 분류 되어야 한다. 마진 오류 = 0 이상치에 민감하다. 서포트 벡터를 찾지 못할 수도 있..
