deeplearning35 텐서플로우 - ECG 심전도 이상탐지 LSTM by keras https://youtu.be/AYqhQhHtMd0?si=3xjzUsHR-ajuZSfWhttps://youtu.be/9KiYaZSUqMk?si=2bJnsHAcrqP8VHW6 https://youtu.be/2vQlfzziIJ0?si=DzhPo1sT36e3uqrF 2024. 9. 19. 텐서플로우 - LSTM 활용한 삼성전자 주가 예측 https://youtu.be/LLLVYkXJw30?si=FWpGdZXk6VsHxLd9 * jinny 복기코드 : https://github.com/yoonjinny/jinny/blob/main/lstm_samsung_keras.ipynb jinny/lstm_samsung_keras.ipynb at main · yoonjinny/jinnyContribute to yoonjinny/jinny development by creating an account on GitHub.github.com * yahoo samsung 주가 history data : 또는 API로 불러와도 됨https://finance.yahoo.com/quote/005930.KS/history/?period1=946944000&perio.. 2024. 9. 19. 텐서플로우 - RNN 개념과 동작원리 https://youtu.be/h9T9HlVvsDo?si=HXl0_8eMJ4kJDRp_ 이 영상은 순환 신경망(RNN)의 개념과 동작 원리를 자세히 설명합니다. 일반 신경망과 RNN의 구조적 차이점, 즉 RNN이 어떻게 과거의 데이터를 기억하고 현재의 데이터와 연결하여 의미를 파악하는지를 다룹니다. 또한 문장 내에서 단어의 의미는 그 위치에 따라 결정되며, 이러한 순서 있는 데이터 처리의 중요성을 강조합니다. 따라서 이 영상을 통해 RNN의 특성과 데이터 처리 방식을 이해할 수 있습니다.핵심주제RNN은 순환 구조를 통해 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리한다.RNN은 입력, 은닉, 출력 층으로 구성되지만, 일반 신경망과는 달리 과거 데이터를 기억하는 기능을 갖추고 있다.이 구조 덕분에 RNN은 시간적 순서가.. 2024. 9. 16. 텐서플로우 - CNN CIFAR 10 Example2 by Keras (data augmentation) https://youtu.be/pKZmmO32Fpc?si=AW1hJYMrs3lqnIBF* 깃헙 : https://github.com/neowizard2018/neowizard/blob/master/TensorFlow2/TF_2_x_LEC_17_Example.ipynb neowizard/TensorFlow2/TF_2_x_LEC_17_Example.ipynb at master · neowizard2018/neowizardContribute to neowizard2018/neowizard development by creating an account on GitHub.github.com* jinny 복기코드 : https://github.com/yoonjinny/jinny/blob/main/CNN_CIFAR-.. 2024. 9. 16. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
