[CS231n-2017]
1.[cs231n] Lecture 2: Image Classification pipeline review
👨🏫 본 리뷰는 cs231n-2017 강의를 바탕으로 진행했습니다. Syllabus Youtube Link Image Classification pipeline 📌 Image Classification: Computer Vision의 Core task이다.
2.[cs231n] Lecture 3: Loss Functions and Optimization
📌 이번 시간에는 강의 제목과 같이 Loss Functions, Optimization 방법에 대해 소개합니다. What is Loss Functions and Optimization? 📌 Loss Function은 train data score에 대한 불
3.[cs231n] Lecture 4: Backpropagation and Neural Networks
👨🏫 본 리뷰는 cs231n-2017 강의를 바탕으로 진행했습니다.SyllabusYoutube Link📌 전 강의들에서 다양한 Loss function과 Reqularzation 그리고 Optimazation에 대해서 학습했습니다. 이번 시간에는 역전파(Back
4.[cs231n] Lecture 5: Convolutional Neural Networks
👨🏫 본 리뷰는 cs231n-2017 강의를 바탕으로 진행했습니다.SyllabusYoutube Link📌 강의 앞부분에는 Convolution Neural Networks에 대해 언급하고 있습니다. 위의 사진처럼 Neural Networks을 image clas
5.[cs231n] Lecture 6: Training Neural Networks, Part 1
👨🏫 본 리뷰는 cs231n-2017 강의를 바탕으로 진행했습니다.SyllabusYoutube LinkOne time setupactivation functionspreprocessingweight initializationregularizationgradient
6.[cs231n] Lecture 7: Training Neural Networks, Part 2
👨🏫 본 리뷰는 cs231n-2017 강의를 바탕으로 진행했습니다. Syllabus Youtube Link Today Fanicer optimization Regularization Transfer Learning Optimization 📌
7.[cs231n] Lecture 9: CNN Architectures
👨🏫 본 리뷰는 cs231n-2017 강의를 바탕으로 진행했습니다. Syllabus Youtube Link 🤷♂️ 리뷰 전, 8강에 대한 리뷰는 따로 하지 않습니다. 8강 내용은 "Deep Learning Software"으로 딥러닝에 관련된 소프트웨어