mit deep learning
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이 저장소는 MIT Deep Learning 과정에 대한 튜토리얼 모음입니다. 과정이 진행됨에 따라 더 많은 내용이 추가되었습니다.
이 튜토리얼은 딥러닝 기초 강의와 함께 제공됩니다. 딥 러닝의 여러 개념을 제시하고 처음 두 개(피드 포워드 및 컨볼루션 신경망)를 시연하고 다른 개념에 대한 튜토리얼에 대한 포인터를 제공합니다. 이곳은 시작하기 좋은 곳입니다.
링크: [ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ] [ 블로그 게시물 ] [ 강의 영상 ]
이 튜토리얼에서는 MIT 운전 장면 분할 데이터 세트의 샘플 비디오에서 최첨단 모델(DeepLab)을 사용하여 의미론적 분할을 시연합니다.
링크: [ Jupyter 노트북 ] [ Google Colab ]
이 튜토리얼에서는 최첨단 조건부 GAN인 BigGAN을 시작으로 생성적 적대 신경망(GAN)을 살펴봅니다.
링크: [ Jupyter 노트북 ] [ Google Colab ]
DeepTraffic은 심층 강화 학습 대회입니다. 목표는 혼잡한 고속도로 교통을 통해 차량(또는 여러 차량)을 최대한 빠르게 운전하는 신경망을 만드는 것입니다.
링크: [ GitHub ] [ 웹사이트 ] [ 논문 ]
