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파이토취 🤧
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#1
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g0pher98
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2 years ago
g0pher98
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2 years ago
CHAPTER 4. 파이토치 기본
[x] 4.1. 텐서
[x] 4.2. 역전파
[x] 4.3. 데이터 불러오기
CHAPTER 5. 인공 신경망
[x] 5.1. 다층 퍼셉트론
[ ] 5.2. 활성화 함수
[ ] 5.3. 손실함수
[ ] 5.4. 최적화 기법
[ ] 5.5. 교차 검증
[ ] 5.6. 모델 구조 및 가중치 확인
CHAPTER 6. 합성곱 신경망
[ ] 6.1. 합성곱 연산과 풀링연산
[ ] 6.2. ALEXNET
[ ] 6.3. RESNET
[ ] 6.4. 다양한 합성곱 신경망
CHAPTER 7. 순환 신경망
[ ] 7.1. 기본 순환 신경망
[ ] 7.2. LSTM과 GRU
[ ] 7.3. BI-LSTM
CHAPTER 8. 비지도 학습
[ ] 8.1. 비지도 학습이란
[ ] 8.2. K-평균 알고리즘
[ ] 8.3. 오토인코더
[ ] 8.4. 생성적 적대 신경망
[ ] 8.5. 이미지 스타일 변이
[ ] 8.6. 깊은 K-평균 알고리즘
CHAPTER 9. 성능 개선
[ ] 9.1. 과적합
[ ] 9.2. 데이터 불균형
[ ] 9.3. 전이 학습
[ ] 9.4. 준지도 학습
CHAPTER 10. 시각화
[ ] 10.1. 설명 가능한 인공지능
[ ] 10.2. 차원 축소 기법
CHAPTER 11. 메타 학습
[ ] 11.1. 메타 러닝과 퓨샷 러닝
[ ] 11.2. MAML - 회귀문제
[ ] 11.3. MAML - 분류문제
CHAPTER 12. 과학적 계산
[ ] 12.1. 유한차분법
[ ] 12.2. 은닉 유체 메카니즘
g0pher98
commented
2 years ago
현재 코드 실행이 불가해서 나중에 풀리면 해당 부분부터 다시 시도할 예정. (chap 5.1.2.)
CHAPTER 4. 파이토치 기본
CHAPTER 5. 인공 신경망
CHAPTER 6. 합성곱 신경망
CHAPTER 7. 순환 신경망
CHAPTER 8. 비지도 학습
CHAPTER 9. 성능 개선
CHAPTER 10. 시각화
CHAPTER 11. 메타 학습
CHAPTER 12. 과학적 계산