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2.3 신경망 구성 요소 - 데모
Ch02. 신경망 구성 요소: 데모 동영상
Demo 환경
Ubuntu 18.04
GPU: Nvidia GTX 1080
Data Platform: Anaconda
가상환경: pytorch_env2
Python: 3.7
PyTorch: 1.0
PyTorch 기본 API 사용법 & 첫 신경망 모델 만들기
관련 Jupyter Notebook 링크
2장 데모 실습 Jupyter Notebook[↗NW]
2장 데모 완료 Jupyter Notebook - 실행 결과 포함 [↗NW]
Last updated on 19 Feb 2019 / Published on 1 Jan 0001
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목차
[PyTorch로 시작하는 딥러닝] 추가 문서
1장 파이토치 딥러닝 첫걸음
2장. 신경망 구성 요소
2.1 Pytorch 실습 환경 구성
2.1.1 Ubuntu 18.04
2.1.2 Ubuntu 18.04 + GPU
2.1.3 macOS
2.1.4 Window 10
2.2 Jupyter 실습 환경 구성
2.3 신경망 구성 요소 - 데모
3장. 신경망 파헤치기
3.1 PyTorch 신경망 빌딩 블록
3.2 ResNet 이미지 분류기 데모
4장 머신러닝 입문
5장. 컴퓨터 비전 딥러닝
5.1 MNIST 이미지 분류기 구현 데모
5.2 VGG16 이미지 분류기 데모
6장. 시퀀스 데이터와 텍스트 딥러닝
6.1 워드 임베딩
6.2 LSTM
6.3 Conv1 연산
7장. 생성적 신경망
7.1 스타일 트랜스퍼
7.2 GAN
7.3 Language Model
8장. 모던 네트워크 아키텍처
8.1 ResNet
8.2 Inception 모델
8.3 DenseNet
8.4 앙상블 모델
9장. 마침표, 그리고 새로운 시작
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