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CS231n - Stanford, Deep Learning for Computer Vision Lecture 본문
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
신경망 파트 3: 학습 및 평가 그라디언트 체크, 버그 점검, 학습 과정 모니터링, momentum (+nesterov), 2차(2nd-order) 방법, Adagrad/RMSprop, hyperparameter 최적화, 모델 ensemble
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Stanford University CS231n: Deep Learning for Computer Vision
Course Description Computer Vision has become ubiquitous in our society, with applications in search, image understanding, apps, mapping, medicine, drones, and self-driving cars. Core to many of these applications are visual recognition tasks such as image
cs231n.stanford.edu
웬만한 인공지능 서적에서 참고하고 있는 스탠포드의 딥러닝 강의를 번역하고 계신 분이 계셨다.
아직 진행 중이지만 연쇄법칙을 시그모이드를 예를 들어 설명하고 있다는 강의 부분을 읽어보면 좋겠다.
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