목록데이터 분석 입문/딥러닝 (6)
BESS(Back-End Study Space)
2020/12/07 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Generative Adversarial Network Generative Adversarial Network 2020/12/06 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Recurrent Neural Network(RNN) Recurrent Neural Network(RNN) 2020/12/06 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Convolutional Neural Network(CNN) Convolutional Neural N.. leeezxxswd.tistory.com #1. Deep Learning Framework - Deep Learning 구현을 쉽고 편하게 할 수 있도록 도와주는 Software - 종류 · Tensorflow · PyTo..
Generative Adversarial Network
2020/12/06 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Recurrent Neural Network(RNN) Recurrent Neural Network(RNN) 2020/12/06 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Convolutional Neural Network(CNN) Convolutional Neural Network(CNN) 2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting Mini-B.. leeezxxswd.tistory.com #1. Generative Adversarial Network (GAN) 생성모델(Generative Model)의 한 종류로 서로 대립(Adversarial)하는 두 신경망을 경쟁시켜..
Recurrent Neural Network(RNN)
2020/12/06 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Convolutional Neural Network(CNN) Convolutional Neural Network(CNN) 2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting 2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Perceptron, Deep Learning, Gradi.. leeezxxswd.tistory.com #1. Recurrent Neural Network(RNN) 이전까지 들어온 입력이 저장된 공간 -state(아래 그림에서 A)가 존재함 새로운 입력과 함께, 이 stat..
Convolutional Neural Network(CNN)
2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting 2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent #1. Perceptron(1958, Frank Rosenblatt) 생물학적 뉴런을 모방하여 인공.. leeezxxswd.tistory.com #1. Convolutional Neural Network(CNN) - 이미지 인식(Image Classification)에 가장 널리 사용됨 - 일..
Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting
2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent #1. Perceptron(1958, Frank Rosenblatt) 생물학적 뉴런을 모방하여 인공신경망(Artificial Neural Network)의 기본 단위 ※ Activation function : 가중치들의 합으로 만들어진 신호가 이 함수를 만족해야 다음.. leeezxxswd.tistory.com #1. Mini-Batch weight 값을 아주 조금 바꾸기 위해서 내가 가진 모든 training data에 대하여 loss를 모두 계산하는 건 너무 오래 걸림 ▼ 전체 data 중에..
Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent
#1. Perceptron(1958, Frank Rosenblatt) 생물학적 뉴런을 모방하여 인공신경망(Artificial Neural Network)의 기본 단위 ※ Activation function : 가중치들의 합으로 만들어진 신호가 이 함수를 만족해야 다음 perceptron으로 전달되도록 한다. #2. Artificial Neural Network (ANN) - Artificial Neural Network : Perceptron을 여러 개 연결한 것 - Artificial Neural Network의 학습 : 우리가 원하는 목표를 달성하기 위한 weight값들을 찾아내는 과정 #3. Deep Learning Single-Layer Perceptron Multi-Layer Perceptron..