티스토리 뷰
딥러닝은 자유롭게 모델을 만들어 사용할 수 있기에, 목표에 따라 모델의 형태가 많이 다르게 된다.
https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
The Neural Network Zoo - The Asimov Institute
With new neural network architectures popping up every now and then, it’s hard to keep track of them all. Knowing all the abbreviations being thrown around (DCIGN, BiLSTM, DCGAN, anyone?) can be a bit overwhelming at first. So I decided to compose a che
www.asimovinstitute.org
이 사이트에 들어가면 다양한 종류의 네트워크를 볼 수 있고, 어떤 목표를 추구할때 사용하는지 볼 수 있다.
설명도 써있으니 모델 공부에 도움이 될 것이다.
'Deep-learning' 카테고리의 다른 글
| GNN, Graph SAGEConv 코드로 보기 (0) | 2022.10.14 |
|---|---|
| 1. GNN 뜻 (1) | 2022.10.08 |
| 오차 역전파 정리(개인적 생각) (0) | 2022.09.06 |
| [실험]딥러닝은 진짜 선을 그려서 XOR을 판별할까? - 시각화 (0) | 2022.02.17 |
| [Deep-learning] 6. 오버 피팅(Overfitting)을 막기 위한 발악 (0) | 2020.08.15 |
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 자바
- 계산
- CNN
- 딥러닝
- 초보자
- 정리
- gbm
- 삭제
- 오류
- 깃
- DT
- DeepLearning
- 입출력
- GIT
- docker
- GPU
- 뜯어보기
- github
- java
- GNN
- torch
- python
- 파이썬
- 설치
- Tree
- 도커
- 입력
- Flask
- 이미지
- boosting
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함