study 26
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab11-5: Seq2Seq
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab11-4: Timeseries
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab11-3: RNN - longseq
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab11-2: RNN - hihello / charseq
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab11-1: RNN Baisics
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab11-0: RNN intro
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab10-6: ResNet
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab10-5: VGG
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab10-4: ImageFolder
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab10-3: Visdom
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab10-1: Convolution, Lab10-2: MNIST CNN
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab9-4:Batch Normalization
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab9-3:Dropout
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab9-2:Weight Initialization
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab9-1:ReLU
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab8-2: Multi Layer Perceptron
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab8-1: Perceptron
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab7-2: MNIST Intoduction
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab7-1: Tips
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab6: Softmax Classification
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab5: Logistic Classification
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab4_2: Loading Data
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab4_1: Multivariate Linear Regression
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab3: Minimizing Cost
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab2: Linear regression
- 모두를 위한 딥러닝 2 - Lab1: Tensor Manipulation