인공지능33 [모두의 딥러닝] lec 08-1. 딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제 2019. 5. 5. [모두의 딥러닝] lab 07-2. Meet MNIST data set 2019. 5. 5. [모두의 딥러닝] lab 07-1. training/test data set, learning rate, normalization 2019. 5. 3. [모두의 딥러닝] lec 07-2. Application & Tips: Training / Testing data sets 2019. 5. 3. [모두의 딥러닝] lec 07-1. Application & Tips: 학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization) 2019. 5. 3. [모두의 딥러닝] lab 06-2. TensorFlow로 Fancy Softmax Classification 구현하기 2019. 5. 3. [모두의 딥러닝] lab 06-1. TensorFlow로 Softmax Classification 구현하기 2019. 4. 10. [모두의 딥러닝] lec 06-2. Softmax classifier의 cost 함수 2019. 4. 8. [모두의 딥러닝] lec 06-1. Softmax Regression: 기본 개념 소개 2019. 4. 8. [모두의 딥러닝] lab 05. TensorFlow로 Logistic Classification 구현 2019. 4. 8. [모두의 딥러닝] lec 05-2. Logistic Regression의 cost 함수 설명 2019. 4. 8. [모두의 딥러닝] Logistic Classification의 가설 함수 정의 2019. 4. 7. 이전 1 2 3 다음
