January 2, 2018 1 min to read

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2018 winter seminar

2018 winter serminar

DSDL, Sogang University

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기본적인 Neural network

Week 1

이시영: Git 사용법 및 기타 코딩 시 필요한 것들

• Input의 정의(Matrix/Img File)
• Library의 결정
• Git의 간단한 사용법

Week 2

안권환: Back-propagation, Optimization(SGD)

• 수식과 구현
• loss function의 공부
• http://karpathy.github.io/neuralnets/

Week 3

장정우: Convolution/Deconvolution layer의 실질적인 연산에 대하여

• 구현
• code optimization이란?
• https://arxiv.org/abs/1603.07285

Week 4

기타 부수적인 layer의 구현(merge layer)

model로의 구현

Week 5

Model: Google Inception v3 (or v4)/ Xeception

Week 6

Model: 구현

Week 7

마무리 작업

Week 8

프로젝트를 마치면서 (RNN이란?)