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[CS231n] 강의6. Hardware and Software with Pytorch 리뷰

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5 분 소요

본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture6 소프트웨어, 특히 pytorch에 대해 정리했습니다.

[CS231n] 강의5. Convolutional Neural Networks 리뷰

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4 분 소요

본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture5 합성곱 신경망에 대해 정리했습니다.

[CS231n] 강의4. Neural Networks and Backpropagation 리뷰

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2 분 소요

본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture4 신경망과 역전파 알고리즘에 대해 정리했습니다.

[CS231n] 강의3. Loss Functions and Optimization 리뷰

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7 분 소요

스탠포드 CS231n 3강에서는 이미지 분류 모델의 예측 성능을 정량화하는 손실 함수(Multiclass SVM loss, Softmax loss)와 과적합을 방지하는 정규화 기법을 다룹니다. 나아가 최적의 가중치를 탐색하기 위한 수치적/해석적 경사(Gradient) 계산 원리와 ...

[CS231n] 강의2. Image Classification 리뷰

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5 분 소요

본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture2 이미지 분류에 대해 정리했습니다.