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

'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.