강의-딥러닝및응용
1.[Deep Learning] Shallow NN (2 layer)
why) 소개하는가? DNN에 앞서 shallow NN을 먼저 설명 1. What is NN? >인간의 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 Machine learning 모델의 유형 Neuron(Regressor) 으로 이루어짐. ❓ For) Data 내부의 패턴을
2023년 4월 20일
2.[Deep Learning] Multi-Class Classification (강의 8)
다중 분류의 softmax, loss function, gradient descent
2023년 4월 19일
3.[Deep Learning] AutoEncoder & Semisupervised Learning (강의 9)
AE, DAE, CAE
2023년 4월 19일
4.[Deep Learning] Convolutional Neural Networks, CNN, 합성곱 신경망 (강의 10-11)
컴퓨터 비전에서 CNN 의 활용 1. Image Calssificaton 2. Object Detection
2023년 5월 20일
5.[Deep Learning] Recurrent Neural Network, RNN, 순환 신경망 (강의 12)
아직 정리 중
2023년 6월 14일
6.[Deep Learning] Generative Adversarial Networks, GAN (강의 13)
GAN
2023년 6월 14일
7.[Deep Learning] DQN, Deep - Q Learning (강의 14)
정리 중
2023년 6월 14일
8.[Deep Learning] Word Embedding (강의 15)
정리 중
2023년 6월 15일
9.[Deep Learning] Transformer, Attention is all you need (강의 16)
정리 중
2023년 6월 15일