딥러닝의 기초

딥러닝의 기초(서울대학교) 강의 내용을 정리한 것입니다.

학습 진행 상황에 따라 지속적으로 업데이트 예정입니다.

[2024.12.21] 강의 수강 내용 업로드 완료

[2024.12.21] 6강 내용 중 Union bound, Hoeffding Inequality에 대한 설명을 추가하였습니다

[2024.12.22] 7강 RNN, 8강 NLP(미완성) 내용 업데이트

[2024.12.30] 복습 진행하며 전 범위 수식, 설명 업데이트

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 25 Commits
1강 Introduction.pdf		1강 Introduction.pdf
2강 Linear regression and Classification.pdf		2강 Linear regression and Classification.pdf
3강 Support vector machines.pdf		3강 Support vector machines.pdf
4강 Backprop, Optimization, Normalization, Weight Initialization, Batch&Layer Normalization.pdf		4강 Backprop, Optimization, Normalization, Weight Initialization, Batch&Layer Normalization.pdf
5강 CNN.pdf		5강 CNN.pdf
6강 Generalization and Regularization.pdf		6강 Generalization and Regularization.pdf
7강 Recurrent Neural Networks.pdf		7강 Recurrent Neural Networks.pdf
8강 Natural Language Processing Basics.pdf		8강 Natural Language Processing Basics.pdf
README.md		README.md

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