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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?)
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