Vision Transformer 구현 — TensorFlow/Keras로 손글씨(MNIST) 분류하기
Vision Transformer를 TensorFlow/Keras로 구현해 MNIST 손글씨 분류 과정을 단계별로 설명했습니다. 데이터 전처리부터 패치화, 어텐션, 인코더, 분류까지 텐서 흐름과 구현 포인트를 정리했습니다.
#Vision Transformer#TensorFlow
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고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #5
벡터 내적과 Linear Layer를 MNIST 분류 예제로 풀어 설명했습니다. 학습이 진행되며 가중치가 숫자 이미지와 닮아가는 과정을 통해 원리를 이해하도록 돕습니다.
#Transformer#ML
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GAN을 이용한 이상탐지
GAN의 생성·판별 모델 개념과 GANomaly 기반 이미지 이상탐지 구조를 설명했습니다. 세 종류의 손실과 이상 점수 산출로 MNIST 정상·비정상 분류를 구현했습니다.
#GAN#GANomaly
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딥러닝 모델 Trainer 개발을 위한 Tutorial-1 (with Pytorch)
PyTorch와 MNIST로 지도학습 Trainer의 필수 구성 요소와 학습 흐름을 설명했습니다. 학습·평가 루프와 정확도 측정, 모델 체크포인트 저장 예시를 제공했습니다.
#PyTorch#ML
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