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Python409

[K-ICT 빅데이터센터] 파이썬 텐서플로우(v1.x) 딥러닝 Ch13. 딥러닝을 이용한 영상의 효과적인 학습-최권택교수 1. 미니 배치 기반 경사하강법 2. 과적합의 문제점 3. 드롭아웃 4. 다양성 역설 5. TensorFlow를 이용한 실습 ★ 강의자료, 소스코드 다운받기 : https://kbig.kr/portal/kbig/datacube/... - 출처 : [K-ICT 빅데이터센터] 파이썬 텐서플로우(v1.x) 딥러닝 Ch13. 딥러닝을 이용한 영상의 효과적인 학습-최권택교수 2021. 4. 24.
[K-ICT 빅데이터센터] 파이썬 텐서플로우(v1.x) 딥러닝 Ch12. 깊은 신경망을 위한 딥러닝 학습-최권택교수 1. 기울기 소실 문제 2. 기울기 소실을 위한 활성화 함수 3. 효과적인 가중치 초기화 4. 학습 수렴 속도 최적화 5. TensorFlow를 이용한 실습 ★ 강의자료, 소스코드 다운받기 : https://kbig.kr/portal/kbig/datacube/... - 출처: [K-ICT 빅데이터센터] 파이썬 텐서플로우(v1.x) 딥러닝 Ch12. 깊은 신경망을 위한 딥러닝 학습-최권택교수 2021. 4. 24.
[K-ICT 빅데이터센터] 파이썬 텐서플로우(v1.x) 딥러닝 Ch11. 인간의 시각적 특성을 반영한 컨볼루션 신경망-최권택교수 1. 컨볼루션 신경망에 대한 이해 2. 컨볼루션과 풀링 계층 3. 다층 신경망 계층 4. 컨볼루션 신경망 응용 분야 5. TensorFlow를 이용한 실습 ★ 강의자료, 소스코드 다운받기 : https://kbig.kr/portal/kbig/datacube/... - 출처: [K-ICT 빅데이터센터] 파이썬 텐서플로우(v1.x) 딥러닝 Ch11. 인간의 시각적 특성을 반영한 컨볼루션 신경망-최권택교수 2021. 4. 24.
[데이터 사이언스 스쿨] 3.2 배열의 생성과 변형 ● 넘파이의 자료형 넘파이의 배열 즉, ndarray클래스는 원소가 모두 같은 자료형이어야 한다. ● Inf 와 NaN 무한대를 표현하기 위한 np.inf(infinity), 정의할 수 없는 숫자를 나타내는 np.nan(not a number) ● 배열 생성 및 초기화 zeros, ones zeros_like, ones_like empty arange linspace, logspace ● 전치연산(transpose) 2차원 배열의 행과 열을 바꾸는 작업 ● 배열의 크기 변형 배열 사용에서 주의할 점은 길이가 5인 1차원 배열과 행, 열의 갯수가 (5,1)인 2차원 배열 또는 행, 열의 갯수가 (1, 5)인 2차원 배열은 데이터가 같아도 엄연히 다른 객체라는 점이다. ● 배열 연결(concatenate) .. 2021. 4. 23.

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