| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 우리들교회
- Deep learning
- c++
- 빅데이타
- No SQL
- 몽고디비
- Statistics
- WebGL
- 딥러닝
- probability
- 김양재
- R
- Machine Learning
- nodeJS
- Big Data
- 김양재 목사
- 확률
- openCV
- 데이터 과학
- 빅 데이타
- Artificial Intelligence
- 김양재 목사님
- 빅데이터
- node.js
- 주일설교
- 인공지능
- MongoDB
- 빅 데이터
- data science
- 통계
Archives
- Today
- Total
목록뉴럴 네트워크 (1)
Scientific Computing & Data Science
[Artificial Intelligence / Machine Learning] R 딥러닝: 인공신경망 바닥부터 구현하기 Part 1.
이 글은 Parallel R의 R for Deep Learning (I): Build Fully Connected Neural Network from Scratch를 번역한 것입니다. Source Code: GitHub: https://github.com/PatricZhao/ParallelR 이론적 배경심층 인공신경망(이하 원어 사용: Deep Neural Network; DNN)는 최근 몇년간 이미지 인식, 자연어 처리 및 자율주행차 분야에서 막대한 성과를 이루어 냈으며, 그림 1.에서 보이는 바와 같이 2012년에서 2015년 사이 DNN은 IMAGNET의 정확도를 80%에서 95%까지 끌어올렸다. 이는 전통적인 컴퓨터 비전(Computer Vision; CV) 방법론들을 꺾은 것이다. 그림 1. -..
Artificial Intelligence/Machine Learning
2017. 2. 21. 21:23