텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝(박유성)을 기반으로 RNN의 적용과 응용을 정리했습니다.

텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝(박유성)을 기반으로 역전파를 소개하고. 손실함수의 미분과정을 정리했습니다.

텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝(박유성)을 기반으로 딥러닝의 데이터와 세 가지 기본 신경망 MLP, CNN, RNN을 정리했습니다. Reference 텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝(박유성) cs 230 Recurrent Neural Networks cheatsheet(https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheet-recurrent-neural-networks) 사진 Utilization of Neural Network for Disease Forecasting - Scientific Figure on ResearchGate. Available from: https://www.researchgate.net/figure/Architecture-of-..

텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝(박유성)을 기반으로 딥러닝의 기본 개념을 정리했습니다. 통계적 관점에서 딥러닝에 대해서 생각해 볼 수 있었습니다. Reference 텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝(박유성)

유튜브 메모밍 채널을 보고 차근차근 따라갔다! 아직 익숙하지 않아서 간단하게 정리하고자 한다. " Push(git에 올리기), Pull(git에서 가져오기) : Push 전에 Pull이 있다. " (처음 생성할 때는 상관없지만 작업할 때 가져오고 수정한 다음에 올려야한다. 그냥 올리면 이전에 git에서 작업한게 날라가니까 기억하기!) 1. repository 만들기 new repository 클릭 repository 이름 입력하고 create repository : 이렇게 해서 생기는 주소 복사하기 = repository adress 2. root 폴더 만들기 (web상의 git과 연결될 Local Folder) 새폴더 생성 Git Bash here $ git init $ git remote add or..

KNN 과 KDE 박유성 교수님의 통계적머신러닝 강의와 김성범 교수님의 핵심머신러닝 강의를 기반으로 학습한 기록이다.