[Python3] [Data Structures] list 이번 포스팅은 Python3 Reference Document에 있는 Data type "list"의 사용법에 대해서 포스팅 하겠습니다. list object가 가지고 있는 method는 다음과 같습니다. 1. list.append()2. list.extend()3. list.insert()4. list.remove()5. list.pop()6. list.clear()7. list.index()8. list.count()9. list.sort()10. list.reverse()11. list.copy() Python3 Reference Document에 적혀있는 사용법과 실제 사용 결과를 확인해보겠습니다. Python3 Reference Document : https://docs.python.org/3/.. 더보기 [Deep learning] GAN!, Generative Adversarial Nets - Ian J. Goodfellow 이번 포스팅은 GANs 관한 논문을 한편 번역하겠습니다. 의역이 있을 수 있으니, 문제가 되는 부분이 보이면 언제든지 알려주시면 감사하겠습니다. 1. Abstract 우리는 adversarial process(경쟁하는 과정)를 통해 generative model(생성자)을 추정하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 해당 프레임워크는 동시에 두 가지 모델을 학습합니다. 두 가지 모델은 training 데이터의 분포를 모사하는 generative model(생성모델) G, 입력된 G에서 나온 데이터가 아닌, 실제 training 데이터에서 나온 데이터 일 것이라고 확률을 추정하는 discriminative model(판별자) D입니다. G를 학습하는 과정은 D가 실수할 확률을 최대치로 올리게 만드는 것입니다... 더보기 [Deep Learning] Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks 이번 포스팅은 Xavier Glorot, Yoshua Bengio의 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks을 번역합니다. 의역하는 부분이 있기 때문에, 읽어보시고 내용이 이상하다 싶으면 언제든지 말씀해주시면 감사하겠습니다. 1. Abstract 2006년 이전에는 Deep neural network이 성공적으로 훈련되지 않은 것으로 보였습니다. 그 이후, 몇몇의 알고리즘은 심층적이지 않은 구조에 비해서 심층적인 구조가 더 뛰어나다는 실험적인 결과와 함께 Deep neural network을 성공적으로 훈련하는 것을 보였습니다. 이러한 모든 실험 결과는 새로운 초기화나, 교육 메카니즘을 통해서 얻어졌습니다. 여기서.. 더보기 이전 1 ··· 24 25 26 27 28 29 30 다음
