본문 바로가기

JINWOOJUNG

검색하기
JINWOOJUNG
프로필사진 Jinu_01

  • 분류 전체보기 (159)
    • 2023 (1)
      • 공모전 (1)
    • 자율주행 (3)
    • 딥러닝 (36)
      • 논문 (18)
      • Michigan EECS 498 (14)
    • 백준 (34)
    • Reinforcement Learning (15)
    • Machine Learning (4)
    • 2024 (34)
      • 공모전 (2)
      • Study (32)
    • Linux&ROS Issue (3)
    • Git (2)
    • 핸즈온머신러닝 (7)
    • Database (10)
    • NLP, LLM, Multi-modal (9)
      • 논문 (1)
Guestbook
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
«   2025/06   »
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
Tags
  • Reinforcement Learning
  • machine learning
  • Mask Processing
  • LSTM
  • eecs 498
  • DP
  • C++
  • AlexNet
  • BFS
  • opencv
  • 딥러닝
  • 강화학습
  • One-Stage Detector
  • dynamic programming
  • NLP
  • MinHeap
  • ubuntu
  • 백준
  • two-stage detector
  • MySQL
  • Python
  • deep learning
  • image processing
  • 그래프 이론
  • YoLO
  • CNN
  • dfs
  • real-time object detection
  • 머신러닝
  • r-cnn
more
Archives
Today
Total
관리 메뉴
  • 글쓰기
  • 방명록
  • RSS
  • 관리

목록시계열 (1)

JINWOOJUNG

Recurrent Neural Network(RNN)

본 게시글은 인하대학교 유상조 교수님의 Machine Learning Tutorial Seminar 수강 후정리를 위한 포스팅입니다. 모든 포스팅의 저작관은 유상조 교수님에게 있음을 사전 공지합니다. Recurrent Neural Network(RNN) RNN은 순환 신경망으로, previous output 혹은 hidden states를 다음 input으로 가진다. 따라서 $t$ 시간의 input은 $T

Machine Learning 2024. 1. 13. 00:48
이전 Prev 1 Next 다음

Blog is powered by kakao / Designed by Tistory

티스토리툴바