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keon committed Sep 3, 2019
1 parent 0d47209 commit ea0dd66
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16 changes: 8 additions & 8 deletions README.md
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Expand Up @@ -20,15 +20,15 @@
* [프로젝트 1] 파이토치 설치 & 환경구성
* [프로젝트 2] 파이토치 예제 내려받고 실행해보기
* [프로젝트 3] 토치비전과 토치텍스트로 데이터셋 불러오기
3. [파이토치로 구현하는 신경망](03-파이토치로_구현하는_신경망_ANN) - 파이토치를 이용하여 가장 기본적인 신경망을 만들어봅니다.
3. [파이토치로 구현하는 ANN](03-파이토치로_구현하는_ANN) - 파이토치를 이용하여 가장 기본적인 신경망을 만들어봅니다.
* [개념] 텐서와 Autograd
* [프로젝트 1] 경사하강법으로 이미지 복원하기
* [프로젝트 2] 신경망 모델 구현하기
4. [딥러닝으로 패션 아이템 구분하기](04-딥러닝으로_패션_아이템_구분하기_DNN) - Fashion MNIST 데이터셋과 앞서 배운 인공신경망을 이용하여 패션아이템을 구분해봅니다.
* [개념] [Fashion MNIST 데이터셋 설명](04-딥러닝으로_패션_아이템_구분하기_DNN/01-fashion-mnist.ipynb)
* [프로젝트 1] [Fashion MNIST 학습하기](04-딥러닝으로_패션_아이템_구분하기_DNN/02-neural-network.ipynb)
4. [패션 아이템을 구분하는 DNN](04-패션_아이템을_구분하는_DNN) - Fashion MNIST 데이터셋과 앞서 배운 인공신경망을 이용하여 패션아이템을 구분해봅니다.
* [개념] [Fashion MNIST 데이터셋 설명](04-패션_아이템을_구분하는_DNN/01-fashion-mnist.ipynb)
* [프로젝트 1] [Fashion MNIST 학습하기](04-패션_아이템을_구분하는_DNN/02-neural-network.ipynb)
* [] 성능 측정법 알아보기 (Train/Validation/Test)
* [프로젝트 2] [오버피팅과 정규화](04-딥러닝으로_패션_아이템_구분하기_DNN/03-overfitting-and-regularization.ipynb)
* [프로젝트 2] [오버피팅과 정규화](04-패션_아이템을_구분하는_DNN/03-overfitting-and-regularization.ipynb)
* 더 보기
5. [이미지 인식능력이 탁월한 CNN](05-이미지_처리능력이_탁월한_CNN)
* [개념] CNN 기초
Expand All @@ -50,10 +50,10 @@
* [개념] Adversarial Attack 이란?
* [프로젝트 1] [FGSM 공격](08-딥러닝_해킹하기_Adversarial_Attack/01-fgsm-attack.ipynb)
* 더 보기
9. [경쟁을 통해 학습하는 GAN](09-경쟁을_통해_학습하는_GAN) - GAN을 이용하여 새로운 패션 아이템을 만들어봅니다.
9. [경쟁하며 학습하는 GAN](09-경쟁하며_학습하는_GAN) - GAN을 이용하여 새로운 패션 아이템을 만들어봅니다.
* [개념] GAN 기초
* [프로젝트 1] [GAN으로 새로운 패션아이템 생성하기](09-경쟁을_통해_학습하는_GAN/01-gan.ipynb)
* [프로젝트 2] [Conditional GAN으로 생성 컨트롤하기](09-경쟁을_통해_학습하는_GAN/02-conditional-gan.ipynb)
* [프로젝트 1] [GAN으로 새로운 패션아이템 생성하기](09-경쟁하며_학습하는_GAN/01-gan.ipynb)
* [프로젝트 2] [Conditional GAN으로 생성 컨트롤하기](09-경쟁하며_학습하는_GAN/02-conditional-gan.ipynb)
* 더 보기
10. [주어진 환경과 상호작용하며 성장하는 DQN](10-주어진_환경과_상호작용하며_성장하는_DQN) - 간단한 게임환경 안에서 스스로 성장하는 DQN 에이전트를 만들어봅니다.
* [개념] 강화학습과 DQN기초
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