Over the limit

https://paperswithcode.com/paper/challenges-in-representation-learning-a#code Papers with Code - Challenges in Representation Learning: A report on three machine learning contests 🏆 SOTA for Facial Expression Recognition on FER2013 (Accuracy metric) paperswithcode.com 사용된 라이브러리랑 dataset 을 각각 분석해보자. 라이브러리 1. ResidualMaskingNetwork [PyTorch] https://github.com/phamquiluan/ResidualMaskingNetwork Gi..

퍼셉트론 입력 : 다수의 신호 -> 출력 : 하나의 신호 퍼셉트론 신호는 '흐른다/안 흐른다' 의 두 가지 값만 가짐 위의 그림에서, ​입력 신호: x1, x2 / 출력 신호 : y / 가중치(weight) : w1, w2 원을 뉴런 또는 노드라고 부른다. 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해진다. 뉴런에서 전달 받은 신호의 총합이 임계값을 넘을 때만 출력한다. 이것을 수식으로 나타내면, 아래와 같다. 퍼셉트론은 복수의 입력 신호 각각에 고유한 가중치를 부여한다. 가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 요소로 작용하며, 가중치가 클수록 해당 신호가 그만큼 더 중요함을 뜻한다. 가중치는 신호가 얼마나 잘(혹은 어렵게) 흐르는가를 통제한다는 점에서 전류에서 말하는 저항에 해당..