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1
처음 배우는 딥러닝 수학 - 그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본
한빛미디어
와쿠이 요시유키
,
와쿠이 사다미
식
그림
수학
유닛의
함수
출력
입력
숫자
신경망
딥러닝
같습니다
배우는
악마
학습
신경망의
이미지
합성곱
출력층
필기체
다음과
데이터
유닛
가중치
신경망을
층
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참고
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오차
제곱오차
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가중
필터
활성화
은닉층
정답
편향
합성곱층
2장
가중치와
표
미분
이용해
기울기
입력층
됩니다
Année:
2018
Langue:
korean
Fichier:
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Vos balises:
5.0
/
5.0
korean, 2018
2
엑셀로 배우는 머신러닝 초입문(AI의 얼개를 기본부터 설명한)
와쿠이요시유키
▶
식
함수
주
다음과
베이즈
예제
데이터
유닛
상태
◀
이용하여
가중치와
됩니다
관해서
값을
방
유닛의
엑셀로
제곱오차
살펴본
오차
니다
목적
함수의
로부터
출력
액션
부릅니다
산출
훈련
닫힘
데이터를
변수
은닉층
각
부록
신경망의
예
오른쪽
입력
입력의
e의
값
활성화
정리
다음의
이용한
입니다
엑셀을
Année:
2021
Langue:
korean
Fichier:
PDF, 35.83 MB
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0
/
5.0
korean, 2021
3
AI 상식사전
길벗
한규동
인공지능
인공
출처
학습
neural
이미지
기계
이용해
머신러닝
신경망
번역
신경망의
각
것이죠
딥러닝
인식
수정
특징을
강의
참고문헌
예시
인공지능의
방법
데이터를
인식하는
언어
인공지능이
특징
니다
이용한
인공지능을
활성화
artificial
network
실제
intelligence
이미지를
잠깐만요
단어
음성
andrew
데이터
인공지능에
자연어
추천
gpt
따른
기술
모델
내용은
Année:
2022
Langue:
korean
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/
4.5
korean, 2022
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