전체 글 (19) 썸네일형 리스트형 [논문 리뷰] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(AlexNet) AlexNet은 2012년 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)에서 우승한 모델로, 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야에 큰 변화를 가져온 혁신적인 모델입니다. 이전 대회의 우승 알고리즘이 얕은 구조를 가졌던 것과 달리, AlexNet은 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘을 사용하여 뛰어난 성능을 보였습니다. AlexNet은 26.2%의 top-5 error를 기록한 2위 모델에 비해 15.3%의 top-5 error로 우승을 차지했습니다.Datasets본 논문에서는 ILSVRC-2010에서 제공한 데이터셋을 실험에 사용했습니다. 직사각형의 이미지가 주어졌을 때, 높이(짧은 변)를 기준으로 256으로 rescale 한 뒤, 중심을 기준으로 crop하여 .. [논문 리뷰] Gradient Based Learning Applied to Document Recognition(LeNet-5) 1998년에 발표된 Yann LeCun의 논문 "Gradient Based Learning Applied to Document Recognition"은 신경망과 기계 학습을 사용한 패턴 인식 시스템에 대한 혁신적인 접근을 제시했습니다. 이 논문에서 제안된 LeNet 모델은 손글씨 숫자 인식 문제를 해결하기 위해 최초로 제안된 Convolutional Neural Network(CNN)로, 오늘날 널리 사용되는 딥러닝 기술의 기초가 되었습니다. 전통적 인식 방법의 문제점전통적인 숫자 인식 시스템은 Feature Extractor와 Classifier로 구성되어 있으며, 이 접근 방식에는 몇 가지 주요 문제가 존재합니다.Feature Extractor의 한계:설계자가 직접 설계해야 하며, 설계자의 경험과 지.. [정보보안] 14. 개체 인증 개체 인증- 한 개체가 다른 한 개체의 신원을 증명할 수 있도록 설계된 기술- 개체: 사람, 프로세스, 클라이언트, 서버- 주장자: 신원을 증명하고자 하는 개체- 검증자: 요구자의 신원을 증명하기 위해 노력하는 개체 메시지 인증 vs 개체 인증1. 메시지 인증은 실시간으로 일어나지는 않지만 개체 인증은 실시간으로 실시됨2. 메시지 인증은 단순히 한 메시지만 인증하지만 이 과정은 모든 메시지에 대해 반복적으로 수행해야함. 개체 인증은 일단 한 번 주장자에 대한 인증이 끝나면 한 세션 동안 전체 과정이 인증됨 검증 범주알고 있는 것- 주장자만 알고 있는 비밀로 검증자에 의해 점검될 수 있음- ex) 패스워드, PIN, 비밀 키, 개인 키 등소유하고 있는 것- 주장자의 신원을 증명할 수 있는 어떤 대상- ex.. 이전 1 2 3 다음
