[Deep Learning] Normalization
in DeepLearning on Tech
Normalization이란?
머신러닝 또는 딥러닝에서 정규화의 목표는 값 범위의 차이를 왜곡시키지 않고 데이터 세트를 공통 스케일로 변경하는 것이다. 데이터처리에 있어 각 특성의 스케일을 조정한다는 의미로, feature scaling 이라고도 불린다. 이러한 과정을 통해 모델의 훈련을 더욱 효과적으로 할 수 있게 만들어 준다.
[Math] How to make random
in Math on Math, Probability
GAN을 학습하면서 랜덤에 관한 내용이 많이 나오므로 한번 공부하고 가겠다.
[Tensorflow] Transfer Learning
in DeepLearning on Tech, Tensorflow
Introduction
[Tensorflow] Keras callbacks overview
in DeepLearning on Tech
Tensroflow with callback function
[Tensorflow] Save and load Keras models
in DeepLearning on Tech
Save and Load Keras models
[Tensorflow] 학습 및 평가
in DeepLearning on Tech
Tensorflow 학습 및 평가 코드 실습
[Tensorflow] 순차적 API
in DeepLearning on Tech
tensorflow 순차적 API실습
[Tensorflow] Keras Function API
in DeepLearning on Tech
tensorflow 기능적 API실습
기능적 API
[GAN] DCGAN 실습및 코드리뷰
in DeepLearning on Code
귀여운 고양이를 생성한다.
필요한 CS지식 정리
in Others on Others
필요한 cs지식 정리
데이터 전처리 방법
in DeepLearning on Tech
데이터 전처리의 필요성
[GAN] CGAN 예제코드를 통한 이해
in DeepLearning on Code
Tensorflow example code
[GAN] 일반적인 GAN에 대한 심화이해
in DeepLearning on Tech
Gan의 심화이해
[Markdown1] How to make github blog
in Others / Eureka Project on Github, Eureka
github를 이용한 마크다운 연습하기 1..
[Markdown2] How to make github blog
in Others / Eureka Project on Github, Eureka
github를 이용한 마크다운 연습하기 2
본 글은 전적으로 ninannung 개발자의 https://gist.github.com/ninanung에 의존하였으며 그대로 따라쓴것에 불과하다
Welcome to Jekyll!
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