Going Deeper with Convolutions https://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/GoogLeNet.pdf 직접 다운로드

25 Machine Learning Startups To Watch In 2019 2019년에 주목할만한 25개의 AI 스타트업 http://bit.ly/2W7wGbO

Terry Winograd’s Dissertation 규칙 기반 대화 모델링 http://hci.stanford.edu/~winograd/shrdlu/index.html PROCEDURES AS A REPRESENTATION FOR DATA IN A COMPUTER PROGRAM FOR UNDERSTANDING NATURAL LANGUAG http://hci.stanford.edu/~winograd/shrdlu/AITR-235.pdf

Softmax function · 소프트맥스는 총합이 1인 형태로 바꿔서 계산해 주는 함수입니다. · 실제 신경망의 응용에서는 출력단에서 SoftMax 함수를 더 많이 사용 하며, 특히 분류기(classifier) 관련 application은 SoftMax 함수를 쓰면 훨씬 좋습니다. https://bit.ly/2WIJ0Vo https://bit.ly/2If0Fei https://en.wikipedia.org/wiki/Softmax_function Softmax function 수식 K-차원을 갖는 벡터 z를 (0,1) 범위를 갖는 σ(z)로 치환시키는 것과 같습니다. 자세히 보면, 확률 분포와 같다는 것을 알 수가 있으며, logistic regression이라고도 불리워집니다. Zk에 대해 편미분을 ..

Convolution arithmetic · Convolution animations · Transposed convolution animations · Dilated convolution animations https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic A guide to convolution arithmetic for deep learning (BibTeX)

순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Network) · ≒ 재현 신경망 · 시계열 데이터를 확률적으로 모델링합니다. · 순환 신경망은 인공신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 Directed cycle을 구성하는 신경망을 말합니다. 순환 신경망은 Feed-Forward (다층 피드 포워드 신경망)과 달리, 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있습니다. 이러한 특성에 의해 순환 신경망은 필기체 인식(Handwriting recognition)과 같은 분야에 활용되고 있고, 높은 인식률을 나타냅니다. · 순환 신경망을 구성할 수 있는 구조에는 여러가지 방식이 사용되고 있으며 완전 순환망(Fully Recurrent Network), Hopfield Network, ..