Deep Learning
1.[Deep Learning] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(사이토 코기, 한빛미디어) : 2장 퍼셉트론
퍼셉트론의 정의 및 논리회로
2021년 7월 21일
2.[Deep Learning] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(사이토 코기, 한빛미디어) : 3장 신경망
다층 신경망, 활성화 함수, 배치 처리
2021년 7월 21일
3.[Deep Learning] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(사이토 코기, 한빛미디어) : 4장 신경망 학습
손실함수와 기울기, 학습 알고리즘 구현
2021년 7월 21일
4.[Deep Learning] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(사이토 코기, 한빛미디어) : 5장 오차역전파법
계산그래프와 연쇄법칙, 역전파, Affine/Softmax 계층, 오차역전파법 구현
2021년 7월 21일
5.[Deep Learning] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(사이토 코기, 한빛미디어) : 6장 학습 관련 기술들
확률적경사하강법
2021년 7월 21일
6.[Deep Learning] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(사이토 코기, 한빛미디어) : 7장 합성곱 신경망(CNN)
CNN, 합성곱 계층, 풀링 계층, im2col 함수,
2021년 7월 21일
7.[Deep Learning] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(사이토 코기, 한빛미디어) : 8장 딥러닝
최적화, 유명 딥러닝, 딥러닝 고속화, 딥러닝의 미래
2021년 7월 21일
8.[PyTorch] PyTorch로 Image Classifier 만들기: LeNet-5 모델 만들기, MNIST 데이터셋 분류
PyTorch를 사용해 LeNet-5 모델을 구축하고 MNIST 데이터셋의 분류를 진행하기
2022년 4월 19일
9.[PyTorch] PyTorch로 Image Classifier 만들기: LeNet-5 모델 개선, FashionMNIST 데이터셋 분류
PyTorch를 사용해 LeNet-5 모델을 구현하고 FashionMNIST 데이터셋을 학습하기
2022년 5월 2일
10.[Paper Review] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
YOLOv1 모델 논문 리뷰
2022년 5월 4일
11.[Paper Review] YOLO9000: Better, Faster, Stronger
YOLOv2 논문 리뷰
2022년 5월 6일
12.[Paper Review] AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (with PyTorch Code)
AlexNet 논문 리뷰와 PyTorch 구현하기
2022년 7월 2일