안녕하세요.  

8주차(7월 1일_토) 스터디 내용과 참여 인원이 하기와 같았음을 알려 드립니다.

8주차 스터디/동영상 내용과 관련하여 토의 사항이 있을 경우 댓글로 남겨 주시면 감사하겠습니다.

 - 학습진도: 

- 동영상 : 

--- ML lab 09-2: Tensorboard (Neural Net for XOR) ,

--- lec10-1: Sigmoid 보다 ReLU가 더 좋아 ,

--- lec10-2: Weight 초기화 잘해보자 ,

--- lec10-3: Dropout 과 앙상블 ,

--- lec10-4: 레고처럼 넷트웍 모듈을 마음껏 쌓아 보자

- 슬라이드 :  

-- Lab 9-2 Tensorboard for XOR NN

-- Lab 9-2-E (Tensorboard for MNIST )

-- Lab 9-3 (optional) NN Backpropagation

-- Lecture 10-1 ReLU: Better non-linearity

-- Lecture 10-2 Initialize weights in a smart way

-- Lecture 10-3 NN dropout and model ensemble

-- Lecture 10-4 NN LEGO Play

- 참여인원: 총 8 명

- 예제코드:

- lab-09-x-xor-nn-back_prop

- lab-10-1-mnist_softmax

- lab-10-2-mnist_nn

- lab-10-3-mnist_nn_xavier

- lab-10-4-mnist_nn_deep

- lab-10-5-mnist_nn_dropout

- lab-10-6-mnist_nn_batchnorm

 - 참고: 

- TensorFlow Tutorial | YouTube

-- TensorFlow Tutorials | GitHub 

-- TensorFlow Tutorial #05 - Ensemble Learning

- Machine Learning | Coursera -  Andrew Ng 

-- Lecture Notes | Coursera

-- CS 229 Machine Learning Course Materials

- CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition(Winter 2016)

-- CS231n Winter 2016 | YouTube

-- Schedule and Syllabus(Winter 2016)

- Neural Networks for Machine Learning | Coursera -  Prof. Geoffrey Hinton on Coursera in 2013

-- Neural Networks for Machine Learning | YouTube -  Prof. Geoffrey Hinton on Coursera in 2012

-- CSC321 Winter 2014 - Lecture notes

- CS 229 Machine Learning | Stanford - Andrew Ng

- First Contact with TensorFlow(원서_번역내용) | 텐서플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog)

- TensorFlow 한글 문서

- CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research

-- CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research(YouTube)

- DeepLearningBook

- CS 229 Machine Learning Course Materials | Standford

-- Linear Algebra Review and Reference

-- Probability Theory Review

-- Binary classification with +/-1 labels

-- Supervised Learning, Discriminative Algorithms