[Day24] 딥러닝의 기본 개념들

딥러닝을 처음 배우는 사람들에게는 매우 낯설지만, 딥러닝에서 매우 기본이 되는 개념들이 있다. 이 개념들만 이해해도 딥러닝을 어느 정도 안다(?)고 남들에게 이야기할 수 있지 않을까 싶다. 다음 공유된 자료들을 읽어보고 이해해 보시길 바랍니다.

1. The Basic Artifical Neuron: Bias neuron (Backpropagation) 

funnypr.tistory.com/entry/The-Basic-Artificial-Neuron-Bias-neuron

The Basic Artificial Neuron: Bias neuron(Backpropagation)

2. Vanishing Gradient Problem

brunch.co.kr/@chris-song/39

Vanishing Gradient Problem

3. 딥러닝에서 사용하는 활성화함수

reniew.github.io/12/

딥러닝에서 사용하는 활성화함수

4. Activation Function(활성함수)

pozalabs.github.io/Activation_Function/

Activation Function

5. 비선형 활성화 함수(Activation function)

wikidocs.net/60683

위키독스

6. Understanding different Loss Functions for Neural Networks

towardsdatascience.com/understanding-different-loss-functions-for-neural-networks-dd1ed0274718

Understanding different Loss Functions for Neural Networks.

7. 손실함수(Loss Function) 

www.gisdeveloper.co.kr/?p=7631

손실함수(Loss Function) – GIS Developer

8. Gradient Descent Algorithm 기본

medium.com/@peteryun/ml-%EB%AA%A8%EB%91%90%EB%A5%BC-%EC%9C%84%ED%95%9C-tensorflow-3-gradient-descent-algorithm-%EA%B8%B0%EB%B3%B8-c0688208fc59

[ ML ] 모두를 위한 TensorFlow (3) Gradient descent algorithm 기본

9. Learning Rate, Overfitting, 일반화

aileen93.tistory.com/71

[머신러닝] lec 7-1 : 학습 Learning rate, Overfitting, 그리고 일반화

10. 가중치 초기화 (Weight Initialization)

reniew.github.io/13/

가중치 초기화 (Weight Initialization)

11. Classification and Loss Evaluation - Softmax and Cross Entropy Loss

deepnotes.io/softmax-crossentropy

Classification and Loss Evaluation - Softmax and Cross Entropy Loss