인공지능을 공부하는 방법은 다양하지만, 저는 지금까지 1) Demo를 활용하여 인공지능을 체험하고, 2) 논문과 Github 코드를 함께 분석하면서, 3) 지속적으로 학습하고 반복하는 방식으로 많은 것을 배웠습니다. 이번 글에서는 Diffusion을 알아보도록 합시다. Diffusion Diffusion은 생성 모델입니다. 기존에 알고...

yolo_layer forward_yolo_layer void forward_yolo_layer(const layer l, network net) { int i,j,b,t,n; memcpy(l.output, net.input, l.outputs*l.batch*sizeof(float)); memset(l.delta, 0, l....

utils rand() : 0 ~ 32767 사이의 랜덤한 값을 반환합니다. what_time_is_it_now double what_time_is_it_now() { struct timeval time; if (gettimeofday(&time,NULL)){ return 0; } retu...

upsample_layer Upsample Layer란? Upsample Layer는 Feature Maps의 크기를 키우는 Layer입니다. upsample_layer.c forward_upsample_layer void forward_upsample_layer(const layer l, network net) { fill_cpu...

tree change_leaves void change_leaves(tree *t, char *leaf_list) { list *llist = get_paths(leaf_list); char **leaves = (char **)list_to_array(llist); int n = llist->size; int i,...

softmax_layer softmax란? 참조 : https://ratsgo.github.io/deep%20learning/2017/10/02/softmax/ 입력의 모든 합을 1로 만드는 함수 입니다. \[p_i = \frac{exp(x_i)}{\sum^{C}_{c=1} exp{x_c}}\] softmax는 역전파의 시작점...

shortcut_layer shortcut layer 란? ResNet에서 제안된 skip connection과 유사합니다. 잠시 출력을 저장하고 그 후에 layer의 출력과 합치는 작업에서 사용 됩니다. shortcut.c forward_shortcut_layer void forward_shortcut_layer(const layer l,...

route_layer forward_route_layer void forward_route_layer(const route_layer l, network net) { int i, j; int offset = 0; for(i = 0; i < l.n; ++i){ int index = l.input_layers[...

rnn_layer RNN Layer란? RNN (Recurrent Neural Network) Layer는 순환 신경망 모델 중 하나로, 입력 데이터의 순서와 상태 정보를 모델링하는 데에 적합한 모델입니다. RNN은 이전에 계산된 값을 다시 현재 계산에 활용하기 때문에 이전의 입력에 대한 정보를 기억하고 이를 다음 계산에 활용합니다. 이전 입력에 ...

reorg_layer forward_reorg_layer void forward_reorg_layer(const layer l, network net) { int i; if(l.flatten){ memcpy(l.output, net.input, l.outputs*l.batch*sizeof(float)); ...