파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_11장

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양

파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o CHAPTER 11 LSTM 순환 신경망 : 도시 소음 분류 신경망 11.1 순환 벡터와 기울기 정보의 소멸 및 폭주 11.2 LSTM의 구조와 동작 방식 11.3 쌍곡탄젠트 함수 11.4 LSTM 계층의 순전파와 역전파 처리 11.5 주파수 스펙트럼 분석을 이용한 음원 처리 11.6 음원 분류 데이터셋 11.7 구현하기 : LSTM 신경망 클래스 11.8 구현하기 : 음원 분류 데이터셋 11.9 실행하기

11장. LSTM 순환 신경망
도시 소음 분류 신경망
2020. 1. 1

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o 다섯 가지 정규화 확장 : 꽃 이미지 분류 신경망 8.1 부적합과 과적합 8.2 L2 손실 8.3 L1 손실 8.4 드롭아웃 8.5 잡음 주입 8.6 배치 정규화 8.7 정규화 기법 도입을 위한 계층의 추가 8.8 구현하기 : 정규화 확장 클래스 8.9 실행하기

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지 > 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o CHAPTER 4 다층 퍼셉트론 기본 구조 : 세 가지 신경망의 재구성 4.1 다층 퍼셉트론 신경망 구조 4.2 은닉 계층의 수와 폭 4.3 비선형 활성화 함수 4.4 ReLU 함수 4.5 민스키의 XOR 문제와 비선형 활성화 함수 4.6 구현하기 : 다층 퍼셉트론 신경망 지원 함수 4.7 실행하기 4.8 마치며

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