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목록eecs 498 (3)
JINWOOJUNG
[EECS 498] Assignment 3. Convolutional Networks...(1)
본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 498 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/135 [EECS 498] Assignment 3. Fully Connected Networks...(2)JINWOOJUNG [EECS 498] Assignment 3. Fully Connected Networks...(2) 본문 딥러닝/Michigan EECS 498 [EECS 498] Assignment 3. Fully Connected Networks...(2) Jinu_01 2025. 1. 7. 15:00jinwoo-jung.comDeep Fully Connected Networks에서 나아가 Convolutional Network..
[EECS 498] Assignment 3. Fully Connected Networks...(1)
본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 498 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/127 [EECS 498] Assignment 2. Two Layer Neural Network...(2)본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 498 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/126 [EECS 498] Assignment 2. Two Layer Neural Network...(1)본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 4jinwoo-jung.com지난 과제에서 구현한 Two Layer Network는 Loss, Gradient, F..
[EECS 498] Assignment 1. PyTorch 101...(1)
본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 498 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.0. 개발 환경OS : Ubuntu 20.04GPU : GeForce RTX 3070cuda version: 12.1torch version : 2.3.0+cu121 1. Tensor Basicsdef create_sample_tensor() -> Tensor: x = torch.tensor([[0, 10],[100, 0],[0,0]]) return x Tensor 객체는 torch.tensor를 통해 생성할 수 있다. x = mytorch.create_sample_tensor()print('Here is the sample tensor:')print(x)print(type(x))..