Non-technical explanation of deep learning(Part 1,2 optional)

Non-technical explanation of deep learning(Part 1,2 optional)

Part 1 Demand prediction nueral network의 가장 기본적인 형태 price, shipping cost, marketing, material 이라는 네 개의 input이 각각 affordability, awareness, perceived quality라는 요인에 영향을 주..

Non-technical explanation of deep learning(Part 1,2 optional)에 대한 요약내용입니다.

자세한 내용은 아래에 원문링크를 확인해주시기 바랍니다.

원문링크 : Non-technical explanation of deep learning(Part 1,2 optional)

 등록된 다른 글

10월 3주차 논문 요약: GQA, LLM, LLMLingua, LLeMA, ToRA

10월 3주차 논문 요약: GQA, LLM, LLMLingua, LLeMA, ToRA

Regularizing your Neural Network

Regularizing your Neural Network

Programming Assignments

Programming Assignments

유데미 강의 후기 【한글자막】 Docker & Kubernetes : 실전 가이드, 【한글자막】 랭체인 - LangChain 으로 LLM 기반 애플리케이션 개발하기

유데미 강의 후기 【한글자막】 Docker & Kubernetes : 실전 가이드, 【한글자막】 랭체인 - LangChain 으로 LLM 기반 애플리케이션 개발하기

<CoT> [Self-Consistency] Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models (2022.03 -> 2023.03)

<CoT> [Self-Consistency] Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models (2022.03 -> 2023.03)

Neural Style Transfer(1),(2) : What is Neural Style Transfer?, What are deep ConvNets learning?

Neural Style Transfer(1),(2) : What is Neural Style Transfer?, What are deep ConvNets learning?

F1 Score, Confusion Matrix, Precision & Recall (trade-off) 왕초보를 위한 설명

F1 Score, Confusion Matrix, Precision & Recall (trade-off) 왕초보를 위한 설명

Eigenvalues and eigenvectors: Assessment

Eigenvalues and eigenvectors: Assessment