[PDF] Top 20 Let’s Learn Deep Learning with TensorFlow

... machine learning and deep learning has been introduced to nursing care in recent ...machine learning, and deep learning; examples of AI-based nursing research; the necessity of ... See full document

... can learn deep, directed belief networks one layer at a time, provided the top two lay- ers form an undirected associative ...slower learning procedure that fine-tunes the weights us- ing a ... See full document

... Prediction We explain the detail on how to infer label sequences with the trained DTranNER. Once trained via the two separate CRFs, Unary-Network and Pairwise-Network are arranged into a CRF to yield an agreed ... See full document

... machine- learning feasibility. Variable selection in machine learn- ing is widely used to avoid data over-fit, provide faster and more effective models, and improve the accuracy of ...patients with ... See full document

... using deep learning, and extracts five types of directional face information through the relative size and position of the detected ...machine learning classifier determines whether the dog is facing ... See full document

... 본 연구에서는 분류회귀나무 알고리즘을 활용하여 의미 있는 요인을 선택하였고 선택된 유의미한 요 인을 이용하여 한국 코스피의 방향성을 예측할 수 있는 의사결정모델을 도출하였다. 둘째, 서포트벡 터머신 (support vector machine)을 이용하여 한국 코스피지수를 예측하는데 있어 분류회귀나무모형 에서 추출된 유의미한 예측변수들은 서포트벡터머신모형의 입력변수로 사용된다. 셋째, 딥러닝 ... See full document

... • The interface also has an option to directly inspect prediction outliers in the form of the raw data with its respective label, giving users the ability to directly correct mislabeled samples. • The goal of this ... See full document

... Key Words: learning strategies, self-directed learning, surface learning, deep learning, motivation to learn, curricu- lum... 자기주도학습은 고등교육을 위해서 꼭 필요하며, 학생들은 자신의 수강과목을 직접 선택해야 할 뿐만 아니라 이 [r] ... See full document

... Keywords: Korean speech recognition, end to end deep learning, Connectionist temporal classification, Attention, Bayesian deep learning 1. 서론 음성인식은 음성 신호(speech signal)의 특징을 추출하여 분석하고, 이를 단어나 ... See full document

... Fig. 3 Attention network architecture 최적화 함수로는 Adam optimizer를 사용하였 고, learning rate는 0.001로 설정하였다. 손실 함수로는 이진 분류 작업에 적합한 cross entropy 손실 함수를 사용하였다. 정확도를 측 정하기 위해서 Stratified K-fold cross validation 방법을 사용했으며 ... See full document

... which can be led to the result of this study about physical activity. It is clear that physical activity has a positive effect on sleep, given the tendency of the results. With sleep diary information, influences of ... See full document

... and deep surveys. In this study, we demonstrate that a deep learning approach can produce a better quality deep image from a single pass imaging so that could be an alternative of conventional ... See full document

... 가 있다. 용담댐의 시간당 유입량자료는 이상치를 제거한 후 에도 최소값 0.1 ㎥/s부터 최대값 3,373.2 ㎥/s까지 넓은 범주를 가지고 있어 반드시 전 처리 과정을 거쳐야 한다. 따라서 본 연 구에서는 정규화 작업을 통하여 모든 입력 자료를 0부터 1사이 의 값으로 변환하였으며, 정규화 함수의 식은 Eq. (7)와 같다. ... See full document

... models, deep neural networks, support vector machines, and fuzzy inference models were proposed to handle web access ...For deep learning based on neural network models, training time on large-scale ... See full document

... 최근에 딥러닝 기술이 급속도로 발전하면서 지금까 지 해결하기 어려운 다양한 문제들을 이전과는 다른 방 식으로 접근하는 방법론들이 등장하고 있다. 홀로그램 생성 또한 생성형 적대적 네트워크(generative adversarial network, GAN)나 가변형 자동 인코더(Variational Auto Encoder, VAE)와 같은 심층 신경망(deep neural ... See full document

... Text2Color 모델의 경우 학습 기반 방법으로 인하여 원하는 자연어가 준비되어 있지 않 다 하더라도 팔레트를 생성할 수 있어 매우 높은 활용 가능성을 가지고 있다.. 문장으로부터 팔레트를 생성하기 위한 모델인 RNN은 문장 분 류, 텍스트 생성 등 순차적 데이터로부터 학습하여 다양한 작업 을 수행할 수 있는 뛰어난 모델이다.[r] ... See full document

... 요 약 2008년 글로벌 금융위기 이후 중국은 위안화 국제화의 점진적 추진을 진행하면서 중국상하이 외 환시장과 중국홍콩 외환시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화를 형성시켰다. 본 연구 는 위안화 국제화와 점진적인 중국 자본계정 개방에 따라 급변하는 외환시장상황의 변동성을 정확 하게 파악하기 위해서 GARCH모형 (일반화된 자기회귀 조건부이분산성모형)에 다단계인공신경망 을 결합한 ... See full document

... through deep learning-based pose ...compared with the extracted skeletal line to determine whether or not it is normal, and voice guidance is provided to maintain the normal ... See full document

... 이에 본 논문에서는 딥러닝 추론 과정에서 중간 데이터로 도출되는 활성화 데이터의 압축을 위해 연속 길이 부호화 방법을 적용해보고 압축률과 개선점에 대해 분석 한다.. 활성화 데이터의 압축 활성화 데이터는 딥러닝 추론 과정에서 매 레이어마다 얻을 수 있는 중간 데이터로서, 활성화 함수의 출력이라는 의미로 활[r] ... See full document

... 이후 번호판 이미지에서 차량번호를 인식하고, 텍스트화하기 위해 서는 오픈소스 Tesseract-OCR을 이용해서 한글을 인식할 수 있는 학습 데이터 파일을 활용하여 그림 3과 같이 차량번호판의 번호를 인식하여 텍스트화 하였다. recognition of license plate and numbers[r] ... See full document