filmov
tv
Tensorflow 101 - 16. softmax
Показать описание
이 수업은 코드로 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다.
무엇을 넣을까가 아니라, 무엇을 뺄까를 고민하며 만들었습니다.
Tensorflow를 이용하여 가장 간단한 형태의 Tensorflow 딥러닝 모델을 작성합니다.
수업대상
- 초등학생부터 어르신까지 누구나
- 딥러닝이 궁금한 분들
- 딥러닝을 직접 코딩으로 구현해보고 싶은 분들
- 딥러닝 프로그래밍을 배우고 싶었으나 수학과 원리 때문에 어려움이 있던 분들
모든 수업은 유튜브 재생목록으로 모아두었습니다.
오픈튜토리얼스를 통해서도 이 수업을 만날 수 있습니다.
무엇을 넣을까가 아니라, 무엇을 뺄까를 고민하며 만들었습니다.
Tensorflow를 이용하여 가장 간단한 형태의 Tensorflow 딥러닝 모델을 작성합니다.
수업대상
- 초등학생부터 어르신까지 누구나
- 딥러닝이 궁금한 분들
- 딥러닝을 직접 코딩으로 구현해보고 싶은 분들
- 딥러닝 프로그래밍을 배우고 싶었으나 수학과 원리 때문에 어려움이 있던 분들
모든 수업은 유튜브 재생목록으로 모아두었습니다.
오픈튜토리얼스를 통해서도 이 수업을 만날 수 있습니다.
Tensorflow 101 - 16. softmax
[TensorFlow] Lab-06-1 Softmax Classifier
Softmax Regression in TensorFlow #06
TensorFlow 2.0 Complete Course - Python Neural Networks for Beginners Tutorial
TENSORFLOW: SOFTMAX REGRESSION
How to solve Multi-Class Classification Problems in Deep Learning with Tensorflow & Keras?
Keras with TensorFlow Course - Python Deep Learning and Neural Networks for Beginners Tutorial
Softmax Regression (C2W3L08)
Part 1: Emotion(Smile/Neutral) detection using Softmax regression
[DL] Softmax activation & other activations for deep neural networks
Deep Learning for Computer Vision with Python and TensorFlow – Complete Course
PyTorch for Deep Learning & Machine Learning – Full Course
Transformer Neural Networks, ChatGPT's foundation, Clearly Explained!!!
The Kernel Trick in Support Vector Machine (SVM)
Playing around with TensorFlow Datasets and mixed precision training (part 1)
Vision Transformers (ViT) Explained + Fine-tuning in Python
Training large neural networks faster with TensorFlow's mixed precision
TensorFlow: Basic Image Classification model in TensorFlow | Python | TensorFlow
Softmax Function in Deep Learning
DL40 softmax classification
Quick explanation: One-hot encoding
7.1: Datasets for Computer Vision in Tensorflow and Keras (Module 7, Part 1)
Playing around with TensorFlow mixed precision training for faster model training (part 2)
Tutorial 28- Create CNN Model Using Transfer Learning using Vgg 16, Resnet
Комментарии