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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_15장

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지

> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o

CHAPTER 15 생성적 적대 신경망 : 회화 및 숫자 이미지 생성 신경망

15.1 생성적 적대 신경망의 구조

15.2 생성적 적대 신경망과 데이터 생성

15.3 생성적 적대 신경망의 순전파와 역전파 처리

15.4 구현하기 : 생성적 적대 신경망 모델 클래스

15.5 구현하기 : 생성적 적대 신경망을 위한 데이터셋

15.6 실행하기

파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지

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CHAPTER 15 생성적 적대 신경망 : 회화 및 숫자 이미지 생성 신경망

15.1 생성적 적대 신경망의 구조

15.2 생성적 적대 신경망과 데이터 생성

15.3 생성적 적대 신경망의 순전파와 역전파 처리

15.4 구현하기 : 생성적 적대 신경망 모델 클래스

15.5 구현하기 : 생성적 적대 신경망을 위한 데이터셋

15.6 실행하기

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_15장

  1. 1. 15장. 생성적 적대 신경망 회화 및 숫자 이미지 생성 신경망 2020. 1. 1
  2. 2.
  3. 3. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  4. 4. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  5. 5. Ⅱ ⅢI Ⅳ § 그래프 이론을 바탕으로 1980년대에 생성 모델로 제안된 신경망 구조 § RBM(Restricted Boltzmann Machine), DBM(Deep Boltzmann Machine) 등의 알고리즘으로 구체화됨 § DBN(Deep Beilf Network)이라는 이름의 다층 구조로 발전해 각종 신경망의 파라미터 초기화에도 이용 Ⅴ
  6. 6. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  7. 7. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  8. 8. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  9. 9. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  10. 10. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  11. 11. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  12. 12. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ
  13. 13. Ⅱ ⅢI Ⅳ Ⅴ

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