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는 유튜브 영상을 2Conv를 이용하여 MP3로 변환하는 방법을 소개하겠습니다.
Translingual Symbol conv ( mathematics ) convex hull
말 그대로다. 1차원 배열 데이터에는 Conv1D를, 2차원 배열 데이터에는 Conv2D를 사용한다. 아직까지 Conv3D를 사용해 본 적은 없지만 마찬가지로 3차원 배열 데이터에 사용한다. 즉, Conv1D, Conv2D, Conv3D 차이는 입력 데이터의 차원이다. 그런데 여기서 끝나면 의문이 생긴다. 코드를 보자. model = tf.keras...
코드를 짤 때 torch.nn 과 torch.nn.functional 이 있는것은 알았지만 평소에는 nn.Conv2d를 이용해 CNN layer를 쌓는다. 그런데 torch.nn.functional에서도 conv2d가 있어서 궁금해서 차이를 알아보았다.nn.Conv2d
들어가기 전에-> 1. CNN의 기본 개념은 타 블로그 글을 참고하면 될 거 같습니다. 2. 개념은 알지만 코드를 짜는 부분에 있어서 헷갈리는 분들을 위한 글입니다. 3. reshape 하는 방법이 메인이 되는 게시글입니다. 4. Conv1D 가 첫 번째 layer 인 예시입니다. 5. 주어진 데이터는 시계열 데이터 이지만 시계열 데이터가 아닌것 처럼...
w = conv(u,v,shape) 는 컨벌루션에서 shape로 지정되는 하위 섹션을 반환합니다. 예를 들어, conv(u,v,'same')은 크기가 u와 동일한, 컨벌루션의 중앙부만 반환하고, conv(u,v,'valid')는 모서리를 0으로 채우지 않고 계산한 컨벌루션의 부분만 반환합니다.
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group=1이면 모든 입력은 모든 출력과 convolution 연산이 됩니다. 일반적으로 알려진 convolution 연산과 같습니다. groups=2이면 입력을 2그룹으로 나누어서 각각 convolution 연산을 하고 그 결과를 concatenation을 합니다.
논문을 구현할 때 linear layer을 nn.linear이 아닌 conv1d의 kernel = 1으로 사용하라고 선배가 알려주셨다. 문제를 간단히 정의하자면 아래와 같다. time index은 유지한 채 feature dimension을 바꿨어야 했다. \( Input : [4, 10]\) \( Output : [2, 10]\) 우선 conv1d를...