Deep Learning

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최신순 A-Z Z-A 인기순

신경망, CNN, RNN, Transformer 등 딥러닝의 핵심 모델과 학습 알고리즘을 직접 구현하고 정리한 노트들입니다.

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2026-01-06

5-3. 데이터 증강 (Data Augmentation): 이미지 데이터 부족 해결

이미지 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 데이터 증강 기법(rotation, zoom, flip 등)을 소개하고, 효과를 분석합니다.
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2026-01-06

6-2. RNN 문제점: Vanishing Gradient, Exploding Gradient

RNN의 고질적인 문제점인 Vanishing Gradient와 Exploding Gradient의 원인과 해결 방안을 제시합니다.
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2026-01-06

5-2. CNN 주요 구조: LeNet, AlexNet, VGGNet 비교 분석

CNN의 대표적인 구조(LeNet, AlexNet, VGGNet)의 특징과 성능을 비교 분석합니다.
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2026-01-06

6-3. LSTM (Long Short-Term Memory): 장기 의존성 문제 해결

--- title: "date: 2026-01-06" category: '' tags: [] summary: --- 1. RNN(Recurrent Neural Network)의 한계: 장기 의존성 문제 RNN은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망...