Co-week 수료증
Co-Week 수료증
Deep Learning 공부
BatchNormalization 논문 & 코드구현 및 리뷰(with Python Numpy)
오늘은 BatchNormalization을 파이썬 넘파이로 구현하고 하나씩 뜯어서 공부해보려합니다.
Optimizer 총정리 : GD, SGD, Momentum, Adagrad, RMSProp, Adam
Adam 은 Momentum 방식과 RMSProp 방식의 합입니다. GD부터 순차적으로 하나씩 뜯어보면서 Adam Optimizer에 대해서 알아보겠습니다.
Attention is all you need(NIPS) : Transformer
Transformer
Lec 11-6 : RNN Packed Sequence
딥러닝 공부 30일차
Lec 11-5 : RNN Seq2Seq
딥러닝 공부 29일차
Lec 11-4 : RNN Timeseries
딥러닝 공부 28일차
Lec 11-3 : RNN Long sequence
딥러닝 공부 27일차
Lec 11-2 : RNN Hihello and Charseq
딥러닝 공부 26일차
Lec 11-1 : RNN basics
딥러닝 공부 25일차
Lec 11-0 : RNN Intro
딥러닝 공부 24일차
Lec 10-4 : Resnet, Advance CNN
딥러닝 공부 23일차
Lec 10-3 : VGG, Advance CNN
딥러닝 공부 22일차
Lec 10-2: CNN으로 MNIST 분류기 구현하기
딥러닝 공부 19일차, 21일차
Deep Learning code 구현을 위한 Q&A
딥러닝 공부 18일차(+20일차)
Lec 10-1: CNN - Convolution 연산
딥러닝 공부 17일차
Lec 09-3,4: Dropout & Batch Normalization
딥러닝 공부 15일차
Lec 08-2: MultiLayer Perceptron(MLP) & Backpropagation
딥러닝 공부 12일차 BackPropagation(역전파)
Lec 08-1: Perceptron
딥러닝 공부 11일차 Perceptron(퍼셉트론)
Lec 07-3: MNIST Introduction
딥러닝 공부 10일차 MNIST
Lec 07-2: Learning Rate, Overfitting, Regularization
딥러닝 공부 9일차 Learning Rate
Lec 07-1: Maximum Liklihood Estimation(MLE)
딥러닝 공부 8일차 Maximum Liklihood Estimation(MLE)
Lec 06: Softmax Classification
딥러닝 공부 7일차 Softmax Classification Multinomial classification
Lec 05: Logistic Regression
딥러닝 공부 6일차 Logistic Regression
Lec 04-2: Mini Batch and Data Load
딥러닝 공부 5일차 Mini Batch and Data Load
Lec 04-1: Multivariabel Linear Regression
딥러닝 공부 4일차 Multivariable Linear Regression
Lec 02,03: Linear Regression
딥러닝 공부 3일차 Linear Regression
Lec 01-2: Tensor Manipulation 2
딥러닝 공부 2일차 Other Basic Ops
Lec 01-1: Tensor Manipulation 1
딥러닝 공부 1일차 Vector, Matrix, Tensor 에 대해서
Welcome to Yuchul’s note
안녕하세요~ 오늘은 기술 블로그를 시작하는 창대한 날입니다!