cs231n
1.2강: Image Classification
이미지 분류는 컴퓨터 비전 분야의 핵심 과제이다. 이미지를 분류하기 위해선 먼저 이미지를 인식해야 한다. 사람의 경우 고양이 이미지를 보았을 때 고양이의 뾰족한 귀, 얼굴 생김새, 털모양 등의 수많은 특징들을 통합적으로 파악함으로써 고양이임을 파악한다. 하지만 컴퓨터의
2.3강: Loss Functions and Optimization
지난 강의에서 학습을 한다는 것은 곧 W(weight)를 학습한다는 것과 같다는 것을 배웠다. 이번 강의에선 가능한
3.4강: Introduction to Neural Networks
스탠포드 강의의 CS231 3강을 보고 정리한 내용입니다.링크: https://www.youtube.com/watch?v=d14TUNcbn1k&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=4
4.5강: Convolutional Neural Networks
스탠포드 강의의 CS231n 5강을 보고 정리한 내용입니다.링크: https://www.youtube.com/watch?v=bNb2fEVKeEo&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=5
5.6강 : Training Neural Networks 1
스탠포드 강의의 CS231 6강을 보고 정리한 내용입니다.링크 : https://www.youtube.com/watch?v=wEoyxE0GP2M&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=6
6.7강 : Training Neural Networks 2
스탠포드 강의의 CS231 7강을 보고 정리한 내용입니다.링크 : https://www.youtube.com/watch?v=\_JB0AO7QxSA&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=7
7.10강: Recurrent Neural Networks
스탠포드 강의의 CS231n 10강을 보고 정리한 내용입니다.링크 : https://www.youtube.com/watch?v=6niqTuYFZLQ&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=10