딥러닝
1.딥러닝의 이해 및 활용
딥러닝 응용, 딥러닝 연구분야
2023년 4월 6일
2.뉴럴 네트워크
뉴럴 네트워크
2023년 4월 6일
3.CNN
CNN
2023년 4월 11일
4.RNN
RNN, LSTM
2023년 4월 11일
5.Linear(torch)
행렬 곱셈, Linear Layer
2023년 4월 13일
6.Loss
Loss, Loss function
2023년 4월 13일
7.Gradient Descent
Gradient Descent
2023년 4월 13일
8.NLP
Natural Language Processing(NLP) 사람이 이해하는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 값들로 변환하는 과정, 혹은 그 반대 과정 Natural language Generation(NLG), Natural Language Understanding(NLU) NLP가 어려운 이유 수많은 단어, 다양한 형태 : 100만개 이상의 단어, 시제...
2023년 4월 17일
9.Linear Regression
Linear Regression
2023년 4월 18일
10.Logistic Regression
Logistic Regression
2023년 4월 18일
11.Deep Neural Networks
딥러닝 입문
2023년 4월 19일
12.컴퓨터 비전(CV)
Saliency이미지의 흥미로운 부분을 가지고 있어야 한다.Locality이미지의 작은 부분을 잡고 있어야 한다 (넓은 전체 X)Repeatability같은 위치에서는 사진이 변환되어도 탐지되어야 한다.교환법칙 성립 f g = g f결합법칙 성립f (g h) =
2023년 5월 7일