Coursera 강의/Deep Learning34 Practical aspects of Deep Learning 1 해당 내용은 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 두 번째 강의 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization를 듣고 정리한 내용입니다. (Week 1) 두 번째 강의에서는 어떻게 Neural Network(NN)이 잘 동작하게 할 수 있는 방법에 대해서 알아볼 것이다. Hyper Parameter 튜닝과 Data 세팅까지 다루면서, 학습 알고리즘이 적절한 시간내에 학습이 될 수 있도록 해보자. 1주차에서는 NN을 만드는 것과 Regularization(정규화), 그리고 몇 가지 방법으로 NN이 제대로 구현되었는지 확인하는 방법에 대해서 알아볼 .. 2020. 9. 23. Deep Neural Network(DNN) 해당 내용은 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 첫 번째 강의 Neural Networks and Deep Learning를 듣고 정리한 내용입니다. (Week 4) - Deep L-layer neural network Deep Learning, Deep Neural Network(DNN)을 알아보기 위해서 위의 사진을 살펴보자. 왼쪽 위는 Logistic Regression이고 오른쪽 위는 1개의 Hidden Layer로 이루어진 NN이다. 이러한 모델을 'Shallow'한 모델이라고 표현한다. 반면에 오른쪽 아래와 같이 5개의 Hidden Layer로 이루어진 NN을 'Deep'한 모델이라고 표현한다. 차이는 Hidden Layer의 차이밖에 없다.. 2020. 9. 20. Shallow Neural Networks 해당 내용은 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 첫 번째 강의 Neural Networks and Deep Learning를 듣고 정리한 내용입니다. (Week 3) 이번 글에서는 Forward Propagation과 BackPropagation을 사용한 1개의 hidden layer를 가진 Neural Network를 알아보자. [Key Concept] - Understand hidden units and hidden layers - Be able to apply a variety of activation functions in a neural network - Build your first forward and backwarnd propagatio.. 2020. 9. 8. Basics of Neural Network programming (Week 1, 2) 해당 내용은 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 첫 번째 강의 Neural Networks and Deep Learning를 듣고 정리한 내용입니다. (Week 2) 1주차 내용은 딥러닝에 대해서 소개하는 내용과 수업의 전반적인 방향을 이야기해주어서, 따로 게시글을 쓰는 것이 아닌 여기에서 간단하게 정리하고 넘어가겠다. 딥러닝 특화과정에서는 5개의 강의가 있으며, 각 강의에서는 다음과 같은 내용을 다룬다.1. Nueral Network(NN) and Deep Learning(DL)- NN과 DL에 대해서 배우며, NN을 만드는 방법과 데이터를 학습하는 방법에 대해서 배울 것이다(고양이 이미지 인식기도 만들어 볼 것이다). 2. Improving Dee.. 2020. 8. 30. 이전 1 2 3 4 다음
