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신경망 설계 2/e
마틴 헤이건
,
하워드 데무스
,
마크 허드슨 빌
,
올랜도 헤수스 지음
,
윤성진 옮김
그림
입력
네트워크
식
다음과
벡터
가중치
네트워크의
훈련
기저
선형
하
계층
최대
각
네트워크를
으
성능
이용해
뉴런
트
제곱
사
학습
벡터를
행렬
신경망
계층의
초기
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역전파
경사
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시
함수를
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알고리즘을
데이터
결정
기
크
네트워크는
인
워
경쟁
목표
퍼셉트론
함수의
동적
이다
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2
Do it! 정직 하게 코딩 하며 배우 는 딥러닝 입문
이지스퍼블리싱
박해선
훈련
오후
손실
4쇄.indd
함수를
검증
데이터
신경망을
경사
로지스틱
합성곱
함수
신경망
가중치
보겠습니다
모델을
됩니다
활성화
순환
함수의
다음과
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분류
aá
만듭니다
배치
가중치를
데이터를
사용하여
y_val
샘플
알아봅니다
계산합니다
입력
세트
선형
클래스
zª
값을
같습니다
세트의
계산
사용합니다
특성
x_val
니다
전체
분류합니다
계산을
함수는
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Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문
이지스퍼블리싱
박해선
훈련
오후
손실
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함수를
검증
데이터
신경망을
경사
로지스틱
합성곱
함수
신경망
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됩니다
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다음과
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클래스
zª
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계산
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특성
x_val
니다
전체
분류합니다
계산을
함수는
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4
딥러닝 교과서(Do it!)
윤성진
콘벌루션
신경망
오후
indb
책1
그림
입력
계층
모델
딥러닝
함수
손실
은닉
학습
출력
교과서
데이터를
데이터
이미지
신경망의
정규화
모델의
다음과
데이터의
활성
훈련
모델을
가중치
순환
파라미터
각
관측
뉴런의
분류
최적화
생성
▶
함수를
함수의
그레이디언트
모델이
가우시안
풀링
순방향
보자
분포
확률
연산을
미분
역전파
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처음 배우는 딥러닝 수학 - 그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본
한빛미디어
와쿠이 요시유키
,
와쿠이 사다미
식
그림
수학
유닛의
함수
출력
입력
숫자
신경망
딥러닝
같습니다
배우는
악마
학습
신경망의
이미지
합성곱
출력층
필기체
다음과
데이터
유닛
가중치
신경망을
층
비용함수
참고
계산
변수
숨은
함수의
다음처럼
오차
제곱오차
값을
가중
필터
활성화
은닉층
정답
편향
합성곱층
2장
가중치와
표
미분
이용해
기울기
입력층
됩니다
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6
신경망 첫걸음
한빛미디어
타리크 라시드
입력
출력
값을
됩니다
은닉
인공
계층
신경망
신경망의
값
학습
결과
계층의
다음과
데이터
함수를
노드
이용해
실제
가중치
같습니다
니다
바랍니다
가지는
동작
신경망을
만들기
신호를
노드의
활성화
코드를
파이썬
파이썬으로
mnist
값이
가중치를
원리
layer
1부
가중치의
계산
오차
시그모이드
함수
inputs
때문입니다
오차를
않습니다
최종
값은
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korean, 2017
7
텐초의 파이토치 딥러닝 특강
골든래빗(주)
이종민(텐초)
모델
이미지
데이터
학습
특징
이용해
이미지를
데이터를
입력
함수
정의
모델의
기본
import
딥러닝
모델을
됩니다
특징을
배치
신경망
출력
device
입력으로
레벨
데이터셋
정답
만들기
손실
함수를
은닉
cnn
어텐션
이미지의
값을
학습용
사용할
블록
오차
학습에
rnn
사용합니다
가중치를
텍스트
정의하기
kernel_size
생성
resnet
인코더
성능
학생
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korean, 2022
8
컴퓨터비전과 머신러닝(파이썬과 OpenCV4를 활용한)
광문각
김찬수
cv2
오전
opencv를
딥러닝_본문.indb
파이썬과
활용한
입력
영상
그림
아래
값을
함수를
딥러닝
변환
예제
이용하여
결과
학습
img1
아래와
opencv
영상의
위하여
추적
출력
경우에는
통하여
연산
영상을
특징
import
대하여
결과를
동일한
데이터
크기
기초
기반으로
히스토그램
dst
각
값
컴퓨터
src
특정
위
파이썬과
사용할
활용
파이썬
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파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서
한빛미디어
이토 마코토
식
그림
리스트
데이터
머신러닝의
파이썬으로
함수
배우는
교과서
입력
학습
매개
range
오차
모델
됩니다
함수의
np.array
행렬
클래스
각
회귀
같습니다
표시
역자주_
import
실행
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데이터의
출력
모델의
평균
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데이터를
함수를
벡터
plt.show
결과는
np.zeros
지도
가우스
figsize
plt.figure
plt.plot
step
2차원
변수
미분
선형
테스트
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korean, 2018
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강화학습 입문 - 파이썬 예제와 함께하는 (OpenAI Gym과 TensorFlow 실습 가이드)
홍릉과학출판사
김승현
,
김태우
,
이정원
,
이주행
상태
다음과
행동
행동을
파이썬
실무
심층강화학습
정책을
import
봅시다
함수를
가치
각
에이전트가
정책
강화학습
몬테카를로
reward
보상을
값을
됩니다
range
tensorflow
레이어
최적
같습니다
게임
보겠습니다
openai
policy
입력
reinforcement
폴리시
학습
network
개의
정의합니다
시간차
gym
출력
니다
콘볼루션
상태에서
rewards
보상
살펴
사용하여
이용하여
에이전트는
엡실론
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인공지능 교과서 - 비즈니스 구축부터 신기술 개발까지
이모토타카시
그림
인공지능
데이터
인공지능을
학습
데이터를
인공지능의
출처
들면
미디어스케치
인공지능이
의한
장
인공지능에
인공지능은
합성곱
신경망
예
데이터의
학습을
각
경우는
가능성이
가능한
다만
계산
분석
인간이
데이터가
사용해서
이미지
예측
확률
데이터에
신경망의
특징을
수행하는
폴리시
우선
머신러닝
이처럼
있
특정
활성화
의해서
후에
필요하다
정도의
활용과
결과
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엑셀로 배우는 머신러닝 초입문(AI의 얼개를 기본부터 설명한)
와쿠이요시유키
▶
식
함수
주
다음과
베이즈
예제
데이터
유닛
상태
◀
이용하여
가중치와
됩니다
관해서
값을
방
유닛의
엑셀로
제곱오차
살펴본
오차
니다
목적
함수의
로부터
출력
액션
부릅니다
산출
훈련
닫힘
데이터를
변수
은닉층
각
부록
신경망의
예
오른쪽
입력
입력의
e의
값
활성화
정리
다음의
이용한
입니다
엑셀을
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모두의 딥러닝 - 원리를 쉽게 이해하고 나만의 딥러닝 모델을 만들 수 있다
(주)도서출판길벗
조태호
epoch
그림
import
다음과
값을
오차
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기울기
model.add
값
dense
같습니다
앞서
activation
실행
데이터를
함수를
보겠습니다
딥러닝
데이터
절편
값이
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입력
예측
accuracy
rmse
함수
코드
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acc
출력
경사
sequential
x_train
각
이용해
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딥러닝의
설정
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됩니다
오차를
활성화
x_test
모델
선형
실제
결과
tensorflow
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모두의 딥러닝
(주)도서출판길벗
조태호
epoch
그림
import
다음과
값을
오차
val_loss
기울기
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값
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앞서
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실행
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데이터
절편
값이
dataset
입력
예측
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rmse
함수
코드
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acc
출력
경사
sequential
x_train
각
이용해
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딥러닝의
설정
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됩니다
오차를
활성화
x_test
모델
선형
실제
결과
tensorflow
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텐서플로우 입문(인공지능을 위한)(개정판)
김유두
인공지능
학습
그림
됩니다
데이터
다음과
데이터를
알고리즘
tensorflow
스팸
지도
모델을
각
비지도
분류
인공
마르코프
정상
확률
python
활용하여
결정
니다
학습을
활용
이용하여
프레임워크
하겠습니다
데이터의
메일
이와
강화
데이터가
입력
결과를
모델
방법입니다
분류를
인공지능의
거리
방법은
우선
있으며
개의
기존의
머신러닝
텐서플로우
어떠한
실제
의사
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텐서플로우 입문(인공지능을 위한)(개정판)
김유두
텐서플로우
99_인공지능을
오전
입문.indb
인공지능
학습
그림
됩니다
데이터
다음과
데이터를
알고리즘
tensorflow
스팸
지도
모델을
각
비지도
분류
인공
마르코프
활용
정상
확률
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python
결정
학습을
니다
이용하여
프레임워크
하겠습니다
데이터가
데이터의
메일
이와
강화
입력
결과를
모델
방법입니다
인공지능의
머신러닝
분류를
있으며
거리
방법은
실제
우선
개의
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퍼펙트 페이스
리디북스
전삼혜
회사
위인
크리스가
루나는
얼굴
프로그램
루나가
프로그램을
똑같이
면접자가
분석
얼굴에
얼굴이
여성
이거
천
관상
대표
면접
명
모
사진을
생긴
성형을
루나와
백
봐
사진이
않을까
위인들의
위인의
이건
취준생
회사의
거다
거였다
나온
넣고
대표님
딥러닝을
딱
리처드가
받고
비록
비슷한
사내
시키는
아직도
야
어차피
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Նշեք բոտի օգտատիրոջ անունը
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