Ml 내용 핵심요약! CS231n Lecture 4. Backpropagation GOAL parameter를 Loss function을 통해 update하는 optimization 과정을 이해합니다. Gradient descent 과정을 개괄적으로 이해합니다.
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Ml CS231n Lecture 2. Image Classification GOAL Data-Driven Approach로 image classification을 진행하게 된 배경을 이해합니다. 이미지를 어떻게 비교 및 분류하는지 알아보고, KNN(K-Nearest Neighbor)에 관하여 이해합니다. 이미지를 분류하는 Linear 한 모델에 관하여 가볍게 이해해 봅니다.
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Python error - fatal authentication failed for window 10 에서 git bash를 통해 repository로 push하던 중 문제 fatal: authetication failed for --- 위와 같은 오류로 명령어 실행이 거부되었다.
Ml CS231n Lecture 12. Visualizing and understanding GOAL 시각화를 통해 CNN의 feature를 이해하는 방법론들을 activation과 gradient의 관점에서 알아본다. 이미지 Style을 변형시키는 방법에 대해 알아본다.
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