http://neuralnetworksanddeeplearning.com/about.html Neural networks and deep learning Neural networks are one of the most beautiful programming paradigms ever invented. In the conventional approach to programming, we tell the computer what to do, breaking big problems up into many small, precisely defined tasks that the computer can easily neuralnetworksanddeeplearning.com https://developers.goo..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C148x148/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/boSWkg/btsy8oN5qFG/1NhgSEEVv9k9QA1KZIfHkk/img.png)
기능: 모델에 대한 입력 예: 학습에 사용되는 입력/출력 쌍 라벨: 모델의 출력 레이어: 신경망 내에서 함께 연결된 노드 모음입니다. 모델: 신경망의 표현 고밀도 및 완전 연결(FC): 한 계층의 각 노드는 이전 계층의 각 노드에 연결됩니다. 가중치와 편향: 모델의 내부 변수 손실: 원하는 출력과 실제 출력 사이의 불일치 MSE: 평균 제곱 오류. 소수의 큰 불일치를 다수의 작은 불일치보다 더 나쁘게 계산하는 손실 함수 유형입니다. Gradient Descent: 내부 변수를 조금씩 변경하여 점차적으로 손실 함수를 줄이는 알고리즘입니다. 최적화 프로그램: 경사하강법 알고리즘의 특정 구현입니다. (이를 위한 많은 알고리즘이 있습니다. 이 과정에서는 ADaptive with Momentum을 의미하는 "Ad..
https://ganghee-lee.tistory.com/31
https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tensorflow-in-2023/ PyTorch vs TensorFlow in 2023 Should you use PyTorch vs TensorFlow in 2023? This guide walks through the major pros and cons of PyTorch vs TensorFlow, and how you can pick the right framework. www.assemblyai.com https://www.hpcwire.com/2023/10/05/how-amd-may-get-across-the-cuda-moat/ How AMD May Get Across the CUDA Moat When discussi..
Getting started with our git and git-lfs interface If you need to create a repo from the command line (skip if you created a repo from the website) $pip install huggingface_hub #You already have it if you installed transformers or datasets $huggingface-cli login #Log in using a token from huggingface.co/settings/tokens #Create a model or dataset repo from the CLI if needed $huggingface-cli repo ..
https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-021-00444-8 Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions - Journal of Big Data In the last few years, the deep learning (DL) computing paradigm has been deemed the Gold Standard in the machine learning (ML) community. Moreover, it has gradually become the most widely used comput..
mnist 를 alexNet으로 돌려본 적 있는데 colab기본 cpu에서도 엄청 오래걸렸었다. 거의 50분에서 한시간? 근데 SNN_torch로 돌려보니 엄청 빠르다. 정확도도 비슷하거나 더 높고 내가 돌려본 AlexNet코드 mnist: https://github.com/imsumin018/daily-code-snippet/blob/main/AlexNet_Mnist_final_01.ipynb 내가 돌려본 SNNtorch 코드 : https://github.com/imsumin018/daily-code-snippet/blob/main/StudySNN_withMNIST_tutorial_5_neuromorphic_datasets.ipynb https://snntorch.readthedocs.io/en/la..
https://bit.ly/deeplearning-syllabus MIT Intro to Deep Learning Syllabus 2023 MIT Introduction to Deep Learning Instructors: Alexander Amini, Ava Amini, Sadhana Lolla Program Information Summary Prerequisites Schedule Lectures Labs, Final Projects, Grading, and Prizes Software labs Project Proposal Presentation Project Proposal Grad docs.google.com https://www.youtube.com/watch?v=QDX-1M5Nj7s&lis..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C148x148/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/lXK0x/btstfQnJlWu/rLhgEcIoctyTKxVg6cDKFk/img.gif)
심층 신경망을 사용하여 사용자가 제공한 영화 리뷰의 감정 분류에 대해 설명합니다. LSTM(장단기 기억)과 CNN(컨볼루션 신경망)은 감정 분석에 사용되는 두 가지 인기 있는 심층 신경망입니다. 감정 분석은 5만 개의 영화 리뷰로 구성된 인터넷 영화 데이터 세트(IMDb)를 통해 수행됩니다. CNN과 LSTM 아키텍처는 개별적으로 사용되며 나중에 CNN-LSTM 아키텍처를 조합하여 사용됩니다. LSTM 아키텍처가 CNN 및 CNN-LSTM 아키텍처에 비해 성능이 뛰어난 각 아키텍처에 대해 정확도 및 손실 측정 지표가 표시됩니다. GRU, CNN, LSTM 및 CNN-LSTM 아키텍처의 정확도는 각각 53%, 85%, 87%, 85%입니다. 손실 함수에는 Adam 최적화 프로그램과 이진 교차 엔트로피가 사..
https://nlp.stanford.edu/projects/glove/ GloVe: Global Vectors for Word Representation GloVe is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the resulting representations showcase interesting linear substruct nlp.stanford.edu https://www.kaggle.com/datasets/incor..
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