Introduction to CNN and RNN

Speaker: Hojoon Lee (Sungkyunkwan University)

초록

"CNN과 RNN? 같은 NN이지만 먹는게 다릅니다”
 딥러닝의 핵심구조인 CNN과 RNN을 소개합니다.
 CNN은 데이터의 국소적인 연결(local connectivity)과 가중치(필터) 공유를 통해 공간적 패턴을 효율적으로 학습하여 주로 영상이나 이미지 처리에 사용됩니다. RNN은 은닉 상태의 순환구조를 이용해 시간적 의존성(temporal dependency)을 모델링하며, 시계열 데이터나 텍스트 데이터를 처리하는데 유용합니다.
 이번 세미나에서는 두 구조에서의 수학적 계산과 학습 방식의 차이를 비교합니다.

사전지식: 선형대수학

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