Introducing Deep Learning !!
(딥러닝의 이해)
Overview
심층학습(深層學習)은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습(machine learning) 알고리즘의 집합 으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있다. – 2012년 스탠포드대학의 앤드류 응과 구글이 함께한 딥 러닝 프로젝트에서는 16,000개의 컴퓨터 프로세서와 10억 개 이상의 neural networks 그리고 DNN(deep neural networks)을 이용하여 유튜브에 업로드 되어 있는 천만 개 넘는 비디오 중 고양이 인식에 성공하였다.
Data & Source
Table of Data & Source
| No | Title | Educational Institution | Source | Remarks |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Learning의 이해 | 서울대학교 도시연구소 | LinearRegression | 선형회귀 |
| 2 | Deep Learning의 이해 | 서울대학교 도시연구소 | MNIST | MNIST |
| 3 | Deep Learning의 이해 | 서울대학교 도시연구소 | MNIST 멀티레이어 | MNIST 3layer |
| 4 | Deep Learning의 이해 | 서울대학교 도시연구소 | CNN | Convolution 2EA |
| 5 | Deep Learning의 이해 | 서울대학교 도시연구소 | CIFAR10 | CIFAR10 |
| 6 | Deep Learning의 이해 | 서울대학교 도시연구소 | RNN | RNN |
Reference
- 스탠포드 융교수 명강의
[
] (https://youtu.be/UzxYlbK2c7E)