CNN 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 feed-forward 적인 인공신경망의 한 종류 딥러닝에서 심층 신경망으로 분류, 시각적 영상 분석에 주로 적용 공유 가중치 구조와 변환 불변성 특성에 기초하여 변이 불변 또는 공간 불변 인공 신경망(SIANN)으로 알려짐 영상 및 동영상 인식, 추천 시스템, 영상 분류, 의료 영상 분석 및 자연어 처리 등에 응용 합성곱 신경망은 정규화 된 버전의 다층 퍼셉트론 데이터에서 계층적 패턴을 활용하고 더 작고 간단한 패턴을 사용하여 더 복잡한 패턴을 표현함으로써 정규화와 같은 효과를 냄 합성곱 신경망의 연결 구조의 복잡성은 유사한 기능의 다층 퍼셉트론에 비해 극단적으로 낮음 합성곱 신경망은 뉴런 사이의 연결 패턴이 동물 시각 피질의 조직과 유사하다는 점에 영..

1) 강의 [U] NLP [09/07] Part 2 - RNN, LSTM, and GRU (03강) Recurrent Neural Network and Language Modeling (04강) LSTM and GRU 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 [필수 과제] RNN-based Language Model [필수 과제] Subword-level Language Model 3) 피어세션 정리 TIL 학습 정리 과제 토의 멘토링 4) 학습 회고 공부할게 점점 많아진다

1) 강의 [U] DL Basic [08/12] RNN (Recurrent Neural Network) (07강) Sequential Models - RNN (08강) Sequential Models - Transformer 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 [필수 과제] LSTM Assignment [필수 과제] Multi-headed Attention Assignment 3) 피어세션 정리 TIL 학습 정리 Transformer 토론 멘토링 Deep Learning History and flow ( ~ transformer) 4) 학습 회고 모더레이터 첫 날인데 마음과는 다르게 Transformer 부분을 깊은 이해를 하지 못한 채 발표한 것 같다. 미리미리 좀 더 철저히 깊이 준비해야겠다.