DeepLearning
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#딥러닝 관련 논문 읽기 팁 #End-to-End LearningData miner/Information Retrieval 2019. 11. 7. 14:12
아래는 두 가지 테마를 각각 이어서 연결한 글입니다. :) #딥러닝 관련 논문 읽기 팁 신경망 모형, 딥러닝 모델이 기존의 수학적 모델과의 큰 차이점은 아이디어를 보다 유연하게 구현할 수 있다는 점이다. 신경망 모델 및 딥러닝 모델은 뉴런과 뉴런 사이를 잇는 weight들로 표현되는데, 이는 추후에 모델의 output이 다시 그 모델의 input으로 재학습 될 수 있다. 사용자의 목적에 따라서 뉴런의 연결 모양새가 달라지니, 수식적인 도출로 특정 출력값을 계산하는 것보다는 보다 유연한 사고를 할 수 있는 도구라고 할 수 있겠다. 이런 이유로, 특정 문제를 해결하기 위해서 딥러닝 모델을 사용했다면, 그 딥러닝 모델의 구조가 어떠한지를 살펴보아야 한다. 특정 문제를 해결하는데 성능이 우수한 모델을 제안했다면..