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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_7장

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지

> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 7 간단한 합성곱 모델 : 꽃 이미지 분류 신경망

7.1 다층 퍼셉트론의 문제점과 새로운 구조의 필요성

7.2 합성곱 계층

7.3 합성곱 연산의 패딩과 건너뛰기

7.4 풀링 계층

7.5 채널의 도입과 커널의 확장

7.6 합성곱과 풀링의 역전파 처리

7.7 합성곱 신경망의 일반적인 구성

7.8 세 가지 합성곱 연산 방법

7.9 다양한 계층의 처리를 위한 모델 확장

7.10 구현하기 : 간단한 합성곱 신경망 클래스

7.11 실행하기

파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지

> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 7 간단한 합성곱 모델 : 꽃 이미지 분류 신경망

7.1 다층 퍼셉트론의 문제점과 새로운 구조의 필요성

7.2 합성곱 계층

7.3 합성곱 연산의 패딩과 건너뛰기

7.4 풀링 계층

7.5 채널의 도입과 커널의 확장

7.6 합성곱과 풀링의 역전파 처리

7.7 합성곱 신경망의 일반적인 구성

7.8 세 가지 합성곱 연산 방법

7.9 다양한 계층의 처리를 위한 모델 확장

7.10 구현하기 : 간단한 합성곱 신경망 클래스

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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_7장

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