오늘 배운 것
AI Algorithms
Lesson 8. Introduction to Neural Networks
- Perceptron 퍼셉트론
- Softmax Function 소프트맥스 함수
- Maximum Likelihood Estimation 최대우도추정
- Cross-Entropy 크로스 엔트로피
- Multi-class Cross-Entropy 다중 분류 크로스 엔트로피
- Error Function 오차 함수
- Gradient Descent 경사하강법
- Neural Network Architecture 신경망 구조
- Feedforward 피드포워드
- Backpropagtion 역전파
내일 배울 것
AI Algorithms
Lesson 9. Training Neural Networks
References
[머신러닝/딥러닝] 인공신경망의 종류와 구조 및 개념
1. Deep Feedforward Network (DFN)
2. Recurrent Neural Network (RNN)
3. Long Short-Term Memory (LSTM)
4. Autoencoder
5. Variational Autoencoder (VAE)
6. Convolutional Neural Network (CNN)
7. Deep Residual Network (DRN)
8. Generative Adversarial Network (GAN)
