| 학습된 모델 | 학습이 안된 모델 | |
| 가중치 | 정규분포 | 균등분포 |
CNN : 합성곱층 -> Conv2D
필터 ≒ 뉴런
GPU로 연결하면 성능이 save~
이미지 같은 것들을 병렬처리
X
| 75% |
| 25% |
train, test
y
| 75 |
| 25 |
train, test
rv : random variable 확률변수
-순차데이터
순서에 의미가 있는 데이터
ex)
텍스트나 시계열데이터
-피드포워드 신경망
입력데이터의 흐름이 앞으로만 전달되는 신경망
ex) 완전 연결 신경망, 합성곱 신경망
'[혼자공부하는머신러닝+딥러닝]한권뽀개기' 카테고리의 다른 글
| 09-3 LSTM과 GRU 셀 (0) | 2022.04.07 |
|---|---|
| 09-2 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기 (2) | 2022.04.07 |
| 08-3 합성곱 신경망의 시각화 (0) | 2022.04.05 |
| 08-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 (0) | 2022.04.05 |
| 08-1 합성곱 신경망의 구성 요소 (0) | 2022.04.01 |
댓글