BN- local minimum 에 빠지는 걸 방지해준다. --> loss펑션 그래프를 완만하게 만들어준다

http://www.aistudy.co.kr/neural/nn_history.htm 신경망의 역사 : History of Neural Network 신경망의 역사 컴퓨터 또는 기계에 지능을 부여하는 방법은 크게 2 종류로 나눌 수 있다. 즉, 목표로 하는 인간의 두뇌 등 생물학적 두뇌작용을 모방함으로써 적응학습을 통하여 스스로 지능을 www.aistudy.co.kr

가중치 초기화 https://reniew.github.io/13/ 가중치 초기화 (Weight Initialization) An Ed edition reniew.github.io

https://yeomko.tistory.com/3?category=805638 갈아먹는 추천 알고리즘 [1] 추천 알고리즘의 종류 들어가며 우리는 알게 모르게 매일 추천 알고리즘 속에서 살고 있습니다. 다양한 서비스들은 용케도 내가 좋아할 만한 동영상을, 웹 툰을, 페이스북 친구를, 심지어 소개팅 상대까지 추천 해줍니다. (정말 다양한.. yeomko.tistory.com https://brunch.co.kr/@kakao-it/72 [카카오AI리포트]내 손안의 AI 비서, 추천 알고리듬 카카오의 AI 추천 플랫폼, ‘토로스(TOROS)’ | 이용자들이 무심코 지나쳤을지 모르지만 카카오의 다양한 서비스들에는 '내 손안의 추천 비서'가 이미 곳곳에 적용되어 있습니다. 카카오의 AI 추천 플랫폼 ‘토로스’는..

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http://www.marcelonet.com/snippets/machine-learning/evaluation-metrix/f-beta-score F-Beta Score | Machine Learning F-Beta Score F-Beta score is a way of measuring a certain accuracy for a model. It takes into consideration both the Recall and Precision metrics. If you don't know what those are, it's highly recommended to check the previous post about Recall & Precision www.marcelonet.com

https://blog.naver.com/myincizor/221678497457 밑바닥 딥러닝 with 파이토치 — 텐서의 기본 연산 《밑바닥부터 시작하는 딥러닝》 시리즈는 인기 있는 딥러닝 프레임워크를 사용하지 않고 numpy로만 신경망... blog.naver.com

딥러닝은 연산량이 엄청나게 많다. 그래서 연산에 GPU를 사용하게 된다. 기존에 CPU로 연산하던 컴퓨터를 GPU를 사용해서 연산에 사용하기 위해서 필요한 프로그램이 CUDA라는 소프트웨어이다. 하지만 딥러닝에 필요한 연산을 하기 위해서는 한 가지 더 필요하다. CUDA에 응용프로그램을 통해 딥러닝에 최적화된 연산 프로세스를 사용한다. 그 응용 프로그램이 cuDNN이라는 소프트웨어이다. 요약) GPU를 사용해서 머신러닝 할 때는 2가지가 필요하다. CUDA와 cuDNN