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COURSERA109

week 2_Optimization Algorithms 연습 문제 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of .. 2022. 2. 20.
week 2_Optimization Algorithms (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of.. 2022. 2. 20.
week 1_Gradient Checking 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of .. 2022. 2. 18.
week 1_Regularization 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of .. 2022. 2. 18.
week 1_Initialization 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of.. 2022. 2. 18.
week 1_Practical Aspects of Deep Learning 연습문제 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of .. 2022. 2. 18.
week 1_Setting up optimization problem (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of.. 2022. 2. 18.
week 1_Regularization neural network (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of.. 2022. 2. 16.
week 1_Setting up machine learning application (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of.. 2022. 2. 16.
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