일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 모두의 딥러닝 예제
- MFC 프로그래밍
- 딥러닝
- tensorflow 예제
- 영상처리
- 딥러닝 공부
- 미디언 필터링
- c언어
- 해리스 코너 검출
- pytorch
- pytorch zero to all
- 골빈해커
- 컴퓨터 비전
- matlab 영상처리
- 파이토치 강의 정리
- 가우시안 필터링
- 팀프로젝트
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- c++공부
- Pytorch Lecture
- 케라스 정리
- object detection
- TensorFlow
- 모두의 딥러닝
- 딥러닝 스터디
- C언어 공부
- 김성훈 교수님 PyTorch
- 파이토치
- c++
- c언어 정리
Archives
- Today
- Total
목록퍼셉트론 class (1)
ComputerVision Jack
머신러닝 가이드 - Chapter 3 Neural Network
1. 뇌와 뉴런 뉴런(Neuron) 1차원 처리 단위의 신경 세포 뇌의 유체에서 화학적 전달자 역할을 하거나 뉴런 내부의 전위를 높이거나 낮추는 역할을 한다. 막 전위치(membrane ptential)가 임계점에 이르면 뉴런은 활성화하게 되고, 축색돌기(axon)로 고정된 강도와 기간의 신호(pulse)를 보낸다. 축색돌기는 다른 뉴런들과 연결되어 있으며 시냅스(synapse)를 통해 다른 뉴런과 연결된다. 불응기(regractory period) 뉴런이 임계점을 넘어 신호를 보내고, 작동 전에 에너지 충전을 위해 기다리는 시기 가소성(plasticity) 뇌에서 학습이 일어나는지 살펴보는 방법 뉴런들을 연결하는 시냅스의 연결 강도를 조절하고, 새로운 연결을 만드는 뇌의 능력 헵의 법칙(Hebb's R..
DeepLearning/머신러닝 - Algorithm
2020. 3. 3. 00:18