KNN Algotirhm with Data-Driven k Value (2014) Debo Cheng, Shichao Zhang. et al 을 리뷰한 포스팅임을 서두에 밝힙니다. Abstract KNN 알고리즘이란, 머신러닝이나 딥러닝 분야에서 주어진 Sample을 분류(Classification)할 때 사용하는 방법입니다. 기존에 가지고 있던 테스트 샘플들과의 거리를 측정(L1 norm, L2 norm등 거리를 측정하는 다양한 방법이 있음)하여, 거리가 가장 가까운 K개의 샘플을 선택하고 그 K개의 샘플중에서 가장 많은 샘플이 속한 클래스의 레이블을 주어진 Sample의 레이블로 결정하는 방법입니다. ( 더 자세한 내용은 KNN에 대한 포스팅을 참고해주세요 ) 기존의 KNN알고리즘은 모든 테스트 케이..

Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks, Gatys et al. 논문을 참조하여 정리한 글임을 서두에 밝힙니다. Style Transfer Abstract 신경망을 이용한 스타일 전이(Neural Style Transfer)는 2015년 이 논문('Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks')에 소개된 방법으로, 원본 이미지 (natural image)에서 Style과 Content를 분리해내고 이들을 재조합하여 새로운 이미지를 만들어내는 것에 대한 아이디어를 소개하고 있습니다. 위 사진에서 확인할 수 있는 것처럼 하나의 이미지(호숫가와 집이 있는 그림)에서 Content를 추출하고 ..