[모두의 딥러닝] NN LEGO Play

Sung Kim 님의 "모두의 딥러닝" 강의노트입니다

좋은 강의 감사드립니다!

https://www.youtube.com/watch?v=mQGwjrStQgg&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=5

원하는 대로 network를 조립해보자!

• Feedforward neural network

아래서 위로 쌓고싶은 만큼 쌓는다!

이런 형태 말고도 굉장히 다양한 구조로 만들 수 있다. 

• Fast Forward

    

출력을 뽑아서 2단 앞으로 붙여버림. 이것이 2015년도에 HE가  imagenet의 오차를 3%대까지 내린 것이다. 

• Split & Merge

     

과정속에 분리, 통합을 이룰 수 있음 / 형태는 다르지만 이를 CNN이라고 함 

• Recurrent Network

    

앞으로만 진행하지 말고 옆으로도 network를 넓히는 것 = 이것이 RNN이라고 함

여러가지를 조합해보고 좋은 결과가 나오면 자신만의 NN이 될 수 있는 것이다. 

’ The only limit is your imagination '