CS231n 13강. Generative Models
Stanfoard CS231n 2017 13강을 요약한 글입니다. 정리 목적이라 자세하게 작성하지 않은 부분도 있습니다. CS231n의 나머지 14강~16강은 작성하지 않을 예정입니다!
CS231n 12강. Visualizing and Understanding
Stanfoard CS231n 2017 12강을 요약한 글입니다.
CS231n 11강. Detection and Segmentation
Stanfoard CS231n 2017 11강을 요약한 글입니다. Object Detection, Segmentation, Localization, Classification 등의 개념에 대해 나옵니다
CS231n 10강. Recurrent Neural Networks
Stanfoard CS231n 2017 10강을 요약한 글입니다. 정보 전달보다 자신을 위한 정리 목적이 강한 글입니다! :)
RNN과 LSTM을 이해해보자! 글과 Pytorch를 활용한 RNN 글을 함께 보면 좋을 것 같습니다!
CS231n 9강. CNN Architectures
Stanfoard CS231n 2017 9강을 요약한 글입니다. 정보 전달보다 자신을 위한 정리 목적이 강한 글입니다! :)
Stanford CS231n 7강. Training Neural Networks 2
Stanfoard CS231n 2017를 요약한 포스팅입니다. 정보 전달보다 자신을 위한 정리 목적이 강한 글입니다! :)
Stanford CS231n 6강. Training Neural Networks-1
Stanfoard CS231n 2017를 요약한 포스팅입니다. 정보 전달보다 자신을 위한 정리 목적이 강한 글입니다! :)
CS231n 5강. Convolutional Neural Networks
Stanfoard CS231n 2017를 요약한 포스팅입니다. 정보 전달보다 자신을 위한 정리 목적이 강한 글입니다! :)
Stanford CS231n 4강. Backpropagation and Neural Networks
Stanfoard CS231n 2017를 요약한 포스팅입니다. 정보 전달보다 자신을 위한 정리 목적이 강한 글입니다! :)
Stanford CS231n Lecture 2. Image Classification
Stanfoard CS231n 2017를 요약한 포스팅입니다. 정보 전달보다 자신을 위한 정리 목적이 강한 글입니다! :)
