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✏️ Summary 3주차 스터디 : RNN 개념 + 모델 구현 (tensorflow / pytorch) 🔗 스터디 자료 부스트코스 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초 📖 3주차 스터디 📌 RNN 이란? 순환 신경망(Recurrent neural network, RNN)은 인공 신경망의 한 종류로, 유닛간의 연결이 순환적 구조를 갖는 특징을 갖고 있다. 이러한 구조는 시변적 동적 특징을 모델링 할 수 있도록 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 해주므로, 순방향 신경망과 달리 내부의 메모리를 이용해 시퀀스 형태의 입력을 처리할 수 있다. - 위키백과 은닉층의 노드에서 활성화 함수를 통해 나온 결과값을 출력층 방향으로도 보내면서, 다시 은닉층 노드의 다음 계산의 입..

💡 Summary 2주차 스터디 : CNN 개념 + 모델 구현 (tensorflow / pytorch) 💡 스터디 자료 부스트코스 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초 💡 2주차 스터디 내용 1️⃣ CNN 이란? CNN(Convolutional neural network) : 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다. 딥 러닝에서 심층 신경망으로 분류되며, 시각적 영상 분석에 주로 적용된다. - 위키백과 기본 용어 Convolution : 이미지 위에서 stride 값 만큼 filter(kernel)을 이동시키면서 겹쳐지는 부분의 각 원소의 값을..