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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_4장

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_4장

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Beschreibung

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

Transkript

  1. 1. 4장. 다층 퍼셉트론 기본 구조 세 가지 신경망의 재구성 2020. 1. 1
  2. 2. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  3. 3. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  4. 4. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  5. 5. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  6. 6. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  7. 7. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  8. 8. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  9. 9. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  10. 10. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  11. 11. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  12. 12. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  13. 13. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  14. 14. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  15. 15. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

Beschreibung

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

Transkript

  1. 1. 4장. 다층 퍼셉트론 기본 구조 세 가지 신경망의 재구성 2020. 1. 1
  2. 2. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  3. 3. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  4. 4. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  5. 5. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  6. 6. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  7. 7. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  8. 8. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  9. 9. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  10. 10. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  11. 11. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  12. 12. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  13. 13. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  14. 14. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ
  15. 15. Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ

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