coursera강의 (14) 썸네일형 리스트형 Deep Learning Specialization - Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization [3주 차] Explore TensorFlow, a deep learning framework that allows you to build neural networks quickly and easily, then train a neural network on a TensorFlow dataset. 학습 목표 Master the process of hyperparameter tuning Describe softmax classification for multiple classes Apply batch normalization to make your neural network more robust Build a neural network in TensorFlow and train it on a TensorFlow dat.. Deep Learning Specialization - Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization [2주 차] Mini-batch Gradient Descent 이 텍스트는 신경망을 효율적으로 훈련시키기 위한 최적화 알고리즘의 중요성에 대해 논의합니다. 딥 러닝은 대용량 데이터에서 가장 잘 작동하지만 큰 데이터 집합을 처리하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 미니배치 경사 하강법은 훈련 속도를 높이기 위한 솔루션으로 소개됩니다. 미니배치 경사 하강법은 훈련 데이터를 작은 세트(미니배치)로 분할하고 이를 반복적으로 처리하는 방식입니다. 각 미니배치는 경사 하강법의 한 단계를 수행하는 데 사용되며, 이 프로세스는 여러 번 반복됩니다. 미니배치 경사 하강법은 대규모 데이터셋에 대한 훈련에서 배치 경사 하강법보다 훨씬 빠릅니다. 주요 포인트: 딥 러닝은 빠른 훈련을 가능하게 하는 최적화 알고리즘의 이점을 얻습니다. .. Deep Learning Specialization - Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization [1주 차] 마감일에 쫓기며 공부하는 나.... 나 자신아.. 미안해 Discover and experiment with a variety of different initialization methods, apply L2 regularization and dropout to avoid model overfitting, then apply gradient checking to identify errors in a fraud detection model. 학습 목표 Give examples of how different types of initializations can lead to different results Examine the importance of initialization in complex neural.. Deep Learning Specialization - Neural Networks and Deep Learning [3] Build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation. 학습 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 clas.. Deep Learning Specialization - Neural Networks and Deep Learning [2] 해당 내용은 Andrew Ng 교수님의 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 첫 번째 강의 Neural Networks and Deep Learning를 듣고 정리한 내용이다. Set up a machine learning problem with a neural network mindset and use vectorization to speed up your models. 신경망 사고방식으로 기계 학습 문제를 설정하고 벡터화를 사용하여 모델 속도를 높여보자! 학습 목표 Build a logistic regression model structured as a shallow neural network Build the general architecture .. Deep Learning Specialization - Neural Networks and Deep Learning [1주 차] 해당 내용은 Andrew Ng 교수님의 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 첫 번째 강의 Neural Networks and Deep Learning를 듣고 정리한 내용이다. 구글 머신러닝 부트캠프를 계기로 코세라 강의를 들을 수 있는 기회가 생겼다! 꾸준히 열심 듣자!😋🤗 1주 차 강의는 거의 intro였다. 학습 목표 Discuss the major trends driving the rise of deep learning. Explain how deep learning is applied to supervised learning List the major categories of models (CNNs, RNNs, etc.), and when th.. 이전 1 2 다음
