# 딥러닝

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[딥러닝 텐서플로 교과서] Chap. 7 시계열 분석 (2)

7.5 LSTM 7.6 GRU 7.7 성능 비교 7.8 양방향 RNN

약 15시간 전
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[딥러닝] Transformer

Transformer는 Google에서 발표한 기존에 기계번역에 사용하던 RNN을 버리고, 내부에는 Attention으로만 구현한 모델이다.RNN과 CNN을 사용하지 않고 대신, Positional Encoding을 사용하였고,Encoder와 Decoder로 구조를 설

약 17시간 전
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딥러닝 스터디 18일차

합성곱 - 밀집층, 합성곱층, 합성곱 신경망 - 필터, 커널, 2차원 합성곱

약 18시간 전
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[딥러닝] Attention Mechanism(어텐션 매커니즘)

Attention은 Bahdanau가 제안한 기존 컴퓨터 비전 분야의 Visual Attention을 자연어 처리에 활용한 것이라고 한다.🤔자연어 처리 분야 중 NMT(Nueral Machine Translation)에서는 인코더-디코더 방식의 번역 알고리즘이 대부분

약 19시간 전
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[딥러닝 텐서플로 교과서] Chap. 7 시계열 분석 (1)

7.1 시계열 문제 7.2 AR, MA, ARMA, ARIMA 7.3 RNN 7.4 RNN 구조

약 22시간 전
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딥러닝 스터디 17일차

드롭아웃, 콜백 - 조기종료(ModelCheckpoint, EarlyStopping)

1일 전
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Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)논문 정리

Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)을 읽고 내용을 정리하고자 한다.주의 : 내용이 중구난방,,입니다convolutional neural network는 spatial, channel-wise한 정보를 서로 융합시키는 방법으로 infor

3일 전
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OT 및 실습 환경 구축하기

딥러닝 Computer Vision의 핵심 / 실습 도구 / 사전 지식 / 실습 환경 구축하기

3일 전
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캐글 따라하기 (House Price Prediction)

먼저 데이터 분석에 필요한 패키지를 불러오겠습니다.아래 사이트에서 데이터 확인 및 다운 받으면 됩니다.https://www.kaggle.com/c/2019-2nd-ml-month-with-kakr/overview(15035, 21)(6468, 20)train

3일 전
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미래연구소 16기 3주차

Week2 Review GD (Gradient Descent) Gradient vector: 함숫값이 증가하고 감소하는 방향을 알려줌 우리는 cost 함수를 가장 빠르게 감소시킬 수 있는 방향에 관심이 있음 Vectorize Computation graph

3일 전
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[딥러닝] Faster R-CNN

R-CNN에서는 3가지 모듈 (region proposal, classification, bounding box regression)을 각각 따로따로 수행한다.(1)region proposal 추출 → 각 region proposal별로 CNN 연산 → (2)class

4일 전
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[딥러닝 텐서플로 교과서] Chap 4. 딥러닝 시작

4.1 딥러닝 용어 4.2 딥러닝 구조 4.3 딥러닝 알고리즘

4일 전
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그레디언트 클리핑

그레디언트 클리핑은 굉장히 간단하다.이름에서부터 유추가 가능한데 그레디언트가 일정 임계값을 넘어가면 clipping을 해주는 것이다.보통 gradient의 L2 norm을 나눠주는 방식을 이용한다.임계값은 gradient가 가질 수 있는 최대 L2 norm을 의미하고

5일 전
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딥러닝 스터디 16일차

신경망 모델의 구조(얕은, 깊은), 활성화 함수-출력층, 은닉층에 따른 종류, 렐루함수, 옵티마이저

5일 전
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슬롯태깅을 이용한 서브웨이 주문 챗봇

프로젝트 제작 과정 기획안

5일 전
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PyTorch로 딥러닝 배우기 3

파이토치로 딥러닝 배우기 이론 정리 3

6일 전
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딥러닝 스터디 15일차

인공 신경망, 텐서플로와 케라스, 층, 원-핫 인코딩

6일 전
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CNN 모델

첫 번째 합성곱 층의 뉴런은 입력 이미지의 모든 픽셀에 연결되는 것이 아니라 합성곱 층 뉴런의 수용장 안에 있는 픽셀에만 연결두 번째 합성곱 층에 있는 각 뉴런은 첫 번째 층의 작은 사각 영역 안에 위치한 뉴런에 연결됩니다.이런 구조는 네트워크가 첫 번째 은닉층에서는

6일 전
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[딥러닝] 인공신경망(ANN)의 종류

CNN RNN LSTM Auto-Encoder VAE DRN GAN

6일 전
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