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블로그
글
신경망(NN, NEURAL NETWORK) 관련 논문 리스트 * 공유 링크 만들기* 이메일
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12월 09, 2017
신경망 관련 논문 리스트입니다. 딥러닝 기술동향-CNN과 RNN을 중심으로- Deep Neural Network Based on Translation Model for Diabetes Knowledge GraphInstantaneous Heart Rate as a Robust Feature for Sleep Apnea Severity Detection using Deep LearningA Deep Learning Approach to Monitoring and Detecting Atrial Fibrillation using Wearable Technology신경망 기반의 심전도신호 특징 추출 및 선택에 의한 부정맥 진단 ============================ 작성일 171210 수정일 - 자세한 내용 보기 RNN(RECURRENT NEURAL NETWORK, 재귀 신경망) 이론, 사용처 * 공유 링크 만들기* 이메일
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12월 09, 2017
RNN 이론에 대한 글입니다. 위의 내용에서는 빠진내용, one to one(1:1) one to many(1:N) many to one(N:1) many to many(N:N) - input data size 가공 many to many(N:N) - input data size 그대로 가져감)+)
RNN은 언어 인지분야에서 가장 잘 사용되는 기법 중하나 입니다.
RNN의 데이터는 sequence 형식으로 흐름을 가진 데이터로, 일반적으로 사용하는 말(자연어)의 경우, 흐름(이전 말의 의미)을 가지기때문입니다. 아래의 내용은 그러한 자연어와 RNN에 대해 설명한 것입니다.
-> 언어(자연어)는 문서, 상황, text, 언어(한국어, 영어, 중국어 등)에 따라 의미, 형태를 달리 할 수 있습니다. 이러한 것을 '표준규칙이 없다'라 하는데, 이말은 즉, '구조화가 되지 않았다' 라는 말입니다.
-> 컴퓨터에서 자연어를 다루기 위해서는 언어를 '분석'하고, 언어에 대한 '의미'를 파악할 수 있어야합니다.
-> 언어에 대해 분석하고, 의미를 파악할 수 있게하기위해 언어에 대해 구조화하고, '조직화'를합니다.
-> 조직화 하는 방법에는 1) 비언어학적 방법이 있고, 2) 언어학적 방법이 있습니다. 다음은 비언어학적 방법(1)에 대한것과, 언어학적 방법(2)에 대한 내용 입니다. 자세한 내용 보기 CNN(CONVOLUTION NEURAL NETWORK, 합성곱 신경망) 이 * 공유 링크 만들기* 이메일
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11월 09, 2017
지난번 글에 이은 CNN 이론에 대한 글입니다. 잘못된 부분, 추가할 부분이 있으면 알려주세요작성일 171109
수정일 -
자세한 내용 보기 DEEP LEARNING AND CNN 개요 * 공유 링크 만들기* 이메일
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11월 06, 2017
신경망 중 CNN에 대해 설명하기위해 정리한 것 입니다. (개요에 관한 내용으로, 이것으로 딥러닝, CNN에 대해 다 안다!는 안돼요~) 이 글은 CNN에 대한 설명을 하기위한 도입부이므로, 본격적인 CNN에 대해선 추후 다시 글을 올리겠습니다. 기본적인 개념과 흐름 중심으로 설명을 하였습니다. 잘못된 부분, 추가할 부분이 있으면 알려주세요작성일 171107
수정일 -
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테마 이미지 제공: Michael Elkan자료실
* 12월 20172
* 11월 20172
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