neural network3 [Deep-Special] [Lec2] Week1. Practical aspects of Deep Learning Regularization your neural network 이번 시간에는 머신러닝 알고리즘 학습 시 발생하는 Overfitting 문제를 해결하는 테크닉을 배워보겠습니다 우선 Regularization에 대해 알아보겠습니다 다음으로 Weight Decay에 대해서도 알아보겠습니다 본 포스팅은 Deep Learning Specialization Course의 2번째 강의인 'Improving Deep Neural Networks - Hyperparameter Tunning, Regularization and Opimization'을 학습하며 정리한 노트입니다. 궁금하신 점이 있으시다면 언제든지 문의 부탁드립니다! 잘 못된 내용 또한 바로잡아주신다면 정말 감사하겠습니다! 📩 leeyj0511@naver... 2020. 11. 15. [Deep-Special] [Lec1] Week3. Shallow Neural Network 📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning Shallow Neural Network 3주 차 목표 Describe hidden units and hidden layers Use units with a non-linear activation function, such as tanh Implement forward and backward propagation Apply random initialization to your neural network Increase fluency in Deep Learning notations and Neural Network Representations Implement a 2-class classification neural network w.. 2020. 11. 8. 파이토치(PyTorch)-3.Neural Network 구현하기 3. Neural Net 구현 with PyTorch [모두를 위한 cs231n] Lecture 8 - Part4. PyTorch Framework PyTorch Framework PyTorch Framework에 대한 모든 것을 알아보겠습니다 안녕하세요 Steve-Lee입니다. Lecture 8 Part 3의 주제는 PyTorch Frame work입니다. PyTorch는 Face book에서 개발한 Deep Learning Fram.. deepinsight.tistory.com 신경망은 torch.nn 패키지를 사용하여 생성할 수 있다. 지금까지 autograd를 살펴봤다. nn은 모델을 정의하고 미분하는 데 autograd를 사용한다. nn.Module은 계층(Layer)과 output을 반환하는 .. 2020. 2. 21. 이전 1 다음
