[딥러닝] 7-3강. 이제 CNN 논문도 읽을 수 있게 됩니다
CNN은 사실 신경 다발을 효율적으로 끊어낸 것! #Convolutional_Neural_Network #CNN 혁펜하임 딸기스무디 먹이기!: / 혁펜하임 혁펜하임 그는 누구인가: https://hyukppen.com 혁펜하임 인스타: / hyukppen --------------------------------------------- • 혁펜하임의 “퍼펙트” 신호 및 시스템 (Signals & Systems) • 혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra) • 혁펜하임의 “트이는” 강화 학습 (Reinforcement learning) • 혁펜하임의 “탄탄한” 컨벡스 최적화 (Convex Optimization) • LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 • LEVEL 0: 인스톨! 파이썬 • LEVEL 1: Easy! 딥러닝 • LEVEL 1: 인스톨! 파이토치 • LEVEL 2: Legend 13 & TTT 도강하기 🙄 • 혁펜하임의 "면접의 신" --------------------------------------------- 0:00 - CNN 은 신경다발 끊은거다! (이미지를 벡터로 쌓아) 2:43 - 큐브 convolution은 다 곱해서 더하면 됨 4:43 - 필터를 여러개를 쓴다! 7:22 - CNN은 필터를 만들어준다! 9:04 - 논문 한번 읽어볼까요?
![[딥러닝] 7-4강. 컨볼루션 레이어가 왜 좋은 걸까요?](https://i.ytimg.com/vi/ZMdCNdlPrTE/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLAgJfrckBc40b9MfvPz3G2qXymxEQ)
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[딥러닝] 7-4강. 컨볼루션 레이어가 왜 좋은 걸까요?
![[딥러닝] 7-1강. 합성곱 신경망 (CNN: Convolutional Neural Network) | 뇌 벌려! CNN 들어간다!](https://i.ytimg.com/vi/ggBQj1NXUEg/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLCCNe0OurOHdrxf7XtoZraa-pTCqg)
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[딥러닝] 7-1강. 합성곱 신경망 (CNN: Convolutional Neural Network) | 뇌 벌려! CNN 들어간다!
![[딥러닝] 6-1강. 역전파 (Backpropagation) | 딥러닝 시대를 열어준 단 한줄의 수식!!](https://i.ytimg.com/vi/aUd2MKLvDsc/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDkrYl_hLIGSWff6ZHTtjusGYsB3g)
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[딥러닝] 6-1강. 역전파 (Backpropagation) | 딥러닝 시대를 열어준 단 한줄의 수식!!
![[딥러닝] 9강. "최고의 17분!" 가장 깔끔한 배치 정규화 (Batch Normalization) 설명](https://i.ytimg.com/vi/m61OSJfxL0U/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLC84pMFKz4JqqgGgaXa4jOVHONX4w)
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[딥러닝] 9강. "최고의 17분!" 가장 깔끔한 배치 정규화 (Batch Normalization) 설명
![[Easy! 딥러닝] 6-4강. 이거 많이 어렵습니다.. 상위 1%만 알고 있는 딥러닝의 뿌리 이론! MLE (Maximum Likelihood Estimation)](https://i.ytimg.com/vi/M6Hf6R8byvM/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDBgfUSpo-VE2FUTUcBsNOssVC3Aw)
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[Easy! 딥러닝] 6-4강. 이거 많이 어렵습니다.. 상위 1%만 알고 있는 딥러닝의 뿌리 이론! MLE (Maximum Likelihood Estimation)
![[딥러닝] 10강. Confusion matrix(혼동 행렬) 에서 Recall(재현율)과 Precision(정밀도) 더 이상 헷갈리지 마세요! F1-score 는 덤](https://i.ytimg.com/vi/Bh_jqbGLiG0/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLBZWz5Lzu97pMc_LjNFOlptzirqzQ)
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[딥러닝] 10강. Confusion matrix(혼동 행렬) 에서 Recall(재현율)과 Precision(정밀도) 더 이상 헷갈리지 마세요! F1-score 는 덤
![[Deep Learning 101] What is a ResNet Residual Neural Network? (feat. Vanishing Gradient Problem)](https://i.ytimg.com/vi/Yf_-bj2Zaq4/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLCutNrkoo3XqVyhaUNJaD-wkJ3ETQ)
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[Deep Learning 101] What is a ResNet Residual Neural Network? (feat. Vanishing Gradient Problem)
![[Easy! 딥러닝] 3-3강. mini-batch GD & 배치 크기를 무작정 키우면 안 되는 이유](https://i.ytimg.com/vi/WsdTEBlCQQ8/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLCN4pKT8Izllo5U-X_JJJWi-QIvKg)
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[Easy! 딥러닝] 3-3강. mini-batch GD & 배치 크기를 무작정 키우면 안 되는 이유
![[Easy! 딥러닝] 5-2강. 역전파(Backpropagation) 세상에서 가장 쉬운 설명!](https://i.ytimg.com/vi/MM-mXxI3t4s/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLBtBzLmUTnkr4xXj06quip4GmlR3A)
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[Easy! 딥러닝] 5-2강. 역전파(Backpropagation) 세상에서 가장 쉬운 설명!
![[데세TV] CNN합성곱신경망의 기본 개념](https://i.ytimg.com/vi/BfzUCEXmOm0/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLC6nBKeKwyhUG_k4VQhPP3_OhzDww)
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[데세TV] CNN합성곱신경망의 기본 개념
![[Deep Learning 101] 트랜스포머, 스텝 바이 스텝](https://i.ytimg.com/vi/p216tTVxues/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLA-c_R-rQYk823FbSGjHrVePDPoUA)
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[Deep Learning 101] 트랜스포머, 스텝 바이 스텝

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뉴럴네트워크라는걸 들어 보셨다면 보셔야 할 영상. - DL1

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딥러닝 자연어처리 RNN 개념을 30분안에 정리해드립니다ㅣ서울대 AI박사과정

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딥러닝 CNN, 컨볼루션 신경망, 합성곱 신경망 개념 정리
![[딥러닝] LSTM 쉽게 이해하기](https://i.ytimg.com/vi/bX6GLbpw-A4/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLAc8BZGy9DAyo-vWJDwDOwprMMnHA)
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[딥러닝] LSTM 쉽게 이해하기
![[딥러닝] 6-3강. GD vs SGD 비교](https://i.ytimg.com/vi/LwQGhBVoU6I/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLCBKhQUGH60agrn8BkNcOU0U0Y61A)
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[딥러닝] 6-3강. GD vs SGD 비교
![[딥러닝 기본] 소프트맥스와 로짓에 대한 이해](https://i.ytimg.com/vi/K7HTd_Zgr3w/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLCd_WM4hZ9WbU1dqwN5X_7YTb9FMQ)
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[딥러닝 기본] 소프트맥스와 로짓에 대한 이해
![[Easy! 딥러닝] 5-1강. 인공 신경망을 바라보는 통찰력이 생긴다..! | linear activation이 중간에 들어가면??](https://i.ytimg.com/vi/pzBSWJLu4V0/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLAK_JtAX9F0xlgU5wyIdDxvIajQ6Q)
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[Easy! 딥러닝] 5-1강. 인공 신경망을 바라보는 통찰력이 생긴다..! | linear activation이 중간에 들어가면??

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