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)); ...

region_layer forward_region_layer void forward_region_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,...

parser_1 parser는 compiler, interpreter의 구성 요소 중 하나로 입력 token에 포함 된 자료 구조를 구성하고 문법을 검사합니다. darknet에서는 cfg로 네트워크의 구조를 구성하고 문법을 검사하는데 사용 됩니다. 매우 중요하고 잘 짜여진 알고리즘 입니다. 여기서 cfg파일은 모델의 구조를 담고 있는 파일입니다. ...

option_list read_data_cfg list *read_data_cfg(char *filename) { FILE *file = fopen(filename, "r"); if(file == 0) file_error(filename); char *line; int nu = 0; list *options = ...

normalize layer forward_normalization_layer void forward_normalization_layer(const layer layer, network net) { int k,b; int w = layer.w; int h = layer.h; int c = layer.c; scal...

network get_base_args load_args get_base_args(network *net) { load_args args = {0}; args.w = net->w; args.h = net->h; args.size = net->w; args.min = net->min_crop...

maxpool Max Pooling Layer 란? Max Pooling Layer는 Convolutional Neural Network(CNN)의 구성 요소 중 하나입니다. CNN은 이미지, 음성 또는 비디오와 같은 입력 데이터를 처리할 때 사용됩니다. 이전의 Convolutional Layer에서 생성된 feature map을 다운 샘플링하여 ...

matrix free_matrix void free_matrix(matrix m) { int i; for(i = 0; i < m.rows; ++i) free(m.vals[i]); free(m.vals); } 함수 이름: free_matrix 입력: matrix m (2차원 배열) 동작: 2차원 ...

lstm_layer LSTM Layer란? LSTM은 Long Short Term Memory networks의 약자입니다. RNN과 같이 자연어처리, 음성처리 등 Sequential 데이터를 처리하기 위해 많이 사용되는 layer입니다. 기존의 RNN은 학습하면서 점점 과거 정보를 잊어버리는(Gradient Vanishing) 문제가 발생하고 ...