딥러닝의 올바른 학습의 방향 - Regularization
L1, L2
Recent posts
중심극한정리(Central Limit Theorem) 이해하자
Central Limit Theorem, 모집단, 모수, 추정
Gradient Descent 이해하기
learning rate, initial point, stochastic gradisen descent
Floating point 연산
floating point, fixed point
Softmax 이해하기
logistic regression softmax, cross entrophy
풀링의 의미
invariant, max pooling
합성곱과 풀링의 의미
prior probability distribution
CNN 특성을 살펴보자
sparse interaction, parameter share, equivariant representation
Airflow 사용하기 (1) - 설치 및 DAG 등록
Database, Workers, Webserver, Scheduler, Executor, DAGs
Airflow의 아키텍처를 알아보자
Database, Workers, Webserver, Scheduler, Executor, DAGs
Categories: