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English Contents
목차
비
전공자
를 위한
딥러닝
책 소개
Chapter 1
큰 그림 살펴보기
1.1
그래서 '학습'이 뭔데
?
(1)
1.2
그래서 '학습'이 뭔데
?
(2)
1.3
인공지능
/
머신러닝
/
딥러닝
1.4
회귀와
분류, 지도 학습과
비지도 학습
Chapter 2
핵심
개념 익히기
2.1
선형회귀 (1)
2.2
선형회귀 (2) - 오차와 비용
2.3
신경망 (1) - 비선형 변환이 필요한 이유
2.4
신경망 (2) - 가중치 행렬 한방에 이해하기
2.5
신경망 (3) - 경사하강법
2.6
신경망 (4) - 순전파로 예측하기
2.7
신경망 (5) - 역전파로 학습하기
Chapter 3
한 걸음 더 나아가기
3.1
소프트맥스와 크로스 엔트로피
3.2
엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버피팅 문제
3.3
합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기
3.4
다음 단계로 나아가기
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•
합성곱 신경망(CNN) 역전파까지 5분만에 이해하기
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[비전공자를 위한 딥러닝] 2.2 선형회귀 (2) - 오차와 비용
백준 코테 단골 유형 실버 문제집을 만들었습니다
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