딥러닝

1.[딥러닝] 퍼센트론(신경망)

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2.[딥러닝] 신경망의 종류

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3.[딥러닝] 퍼셉트론의 구조

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4.[딥러닝] 퍼셉트론 동작

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5.[딥러닝] 다층 퍼셉트론

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6.[딥러닝] 활성함수

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7.[딥러닝] 다층 퍼셉트론 구조

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8.[딥러닝] 오류 역전파

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9.[딥러닝] 심층학습

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10.[딥러닝] 깊은 신경망

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11.[딥러닝] 컨볼루션 신경망(CNN) 구조

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12.[딥러닝] CNN 특성

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13.[딥러닝] AlexNet

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14.[딥러닝] VGGNet

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15.[딥러닝] GoogLeNet

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16.[딥러닝] ResNet

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17.[딥러닝] 목적함수(교차엔트로피)

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18.[딥러닝] 소프트맥스&로그우도

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19.[딥러닝] 성능향상(데이터 전처리)

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20.[딥러닝] 성능향상(가중치 초기화)

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21.[딥러닝] 성능향상(탄력 momentum (가속도, 관성))

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22.[딥러닝] 성능향상(적응적 학습률)

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23.[딥러닝] 성능향상(활성함수)

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24.[딥러닝] 성능향상(배치 정규화)

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25.[딥러닝] 성능향상(규제)

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26.[딥러닝] 성능향상(규제-가중치벌칙)

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27.[딥러닝] 성능향상(규제-조기 멈춤)

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28.[딥러닝] 성능향상(규제-데이터 확대)

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29.[딥러닝] 성능향상(규제-드랍아웃)

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30.[딥러닝] 성능향상(규제-앙상블기법)

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31.[딥러닝] 성능향상(규제-하이퍼매개변수 최적화)

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32.[딥러닝] 성능향상(2차 미분)

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33.[딥러닝] 성능향상(2차 미분-뉴턴방법)

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34.[딥러닝] 성능향상(2차 미분-켤레 경사도 방법)

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35.[딥러닝] 순환신경망

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36.[딥러닝] 순환신경망(순차 데이터)

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37.[딥러닝] RNN(구조)

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38.[딥러닝] RNN(동작- 연산)

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39.[딥러닝] RNN(동작- 백프랍)

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40.[딥러닝] RNN(양방향)

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41.[딥러닝] RNN(장기 문맥 의존성)

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42.[딥러닝] RNN(LSTM)

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43.[딥러닝] RNN(LSTM-동작)

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44.[딥러닝] RNN(LSTM-망각개폐구)

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45.[딥러닝] RNN(응용사례- 언어모델)

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46.[딥러닝] RNN(응용사례- 기계번역)

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47.[딥러닝] RNN(응용사례- 영상 주석 생성)

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