GN⁺: 애니메이션 AI
(animatedai.github.io)- 저자가 신경망에 대한 애니메이션 및 교육 비디오 제작 중
- 내용은 Patreon 및 YouTube 채널에서 이용 가능
- 비디오는 합성곱, 패딩, 스트라이드, 그룹, 깊이별, 깊이별 분리 등 신경망의 다양한 측면을 다룸
- 신경망에서 합성곱의 기본 알고리즘이 한 비디오에서 설명됨
- 'No Padding' (또는 'Valid'로 알려짐) 및 '[1,1,1,1] Padding' (또는 'Same'으로 알려짐) 등 합성곱에서의 다양한 패딩 유형이 논의됨
- 합성곱에서의 스트라이드 개념도 다루며, 스트라이드 1과 스트라이드 2의 예시를 제공
- 비디오는 그룹, 깊이별, 깊이별 분리 합성곱 등 더 복잡한 주제에 대해서도 깊이 파헤침
- 저자는 스타일로 해상도를 변경하는 데 사용되는 픽셀 셔플 기법도 다룸
- 픽셀 셔플에서 2x2 및 3x3 블록 크기의 예시를 제공
- 모든 콘텐츠는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됨
Hacker News 의견
- 'Animated AI' 프로젝트는 디자인과 색상 사용에 대한 칭찬을 받는 기사를 논의합니다.
- 애니메이션들은 AI가 생성하지 않았으며, 이는 그것들을 만드는 데 들인 노력을 강조합니다.
- 프로젝트는 뛰어난 시각 효과, 다양한 색상 사용, 그리고 복잡한 주제를 단순화하는 3D 애니메이션으로 칭찬받습니다.
- 일부 독자들은 Georgia Tech의 CNN용 시각화 도구와 GitHub의 다양한 도구를 포함한 다른 시각화 도구와 프로젝트에 대한 링크를 공유했습니다.
- 애니메이션들은 3D 애니메이션 설명 비디오와 다른 개인 프로젝트와 비교됩니다.
- 한 독자는 pandas 문서에서 groupby/split-apply-combine 파이프라인을 설명하기 위해 이러한 애니메이션을 사용하는 것을 제안합니다.
- 한 독자는 채널이 있는 4D 특성 때문에 실제적인 Conv3D를 제시하는 것이 어려움을 지적합니다.
- 하지만, 한 가지 비판은 프로젝트에서 사용된 gif 이미지의 큰 크기로, 일부 사용자에게는 불편할 수 있습니다.
- 전반적으로, 애니메이션들은 '정신적인 점착성'과 복잡한 개념을 흥미롭게 설명하는 능력에 대해 칭찬받습니다.