영어에서 Neural networks 을 사용하는 예와 한국어로 번역
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Neural Networks and Deep Learning.
신경 망과 러닝”에서.What Can We Do with Neural Networks?
그럼 Neural Network로 무엇을 할 수 있을까요?Neural networks are becoming more common every day.
So what can I do with Neural Networks?
그럼 Neural Network로 무엇을 할 수 있을까요?Neural networks with Keras.
브랜드명 상품명 Hands-On Neural Networks with Keras.It's the only way that neural networks train.
정말로 뉴럴 네트워크를 트레이닝 시키는 유일한 방법입니다.Neural Networks and Deep Learning.
브랜드명 상품명 Neural Networks and Deep Learning.Memories of experiences are stored in multiple neural networks.
Recurrent Neural Networks have loops.
Recurrent Neural Network는 루프를 가지고 있습니다.It does this by using machine learning via neural networks.
또한 기계 학습은 신경 네트워크를 통해 수행됩니다.Neural networks can be used in different fields.
Neural Network는 다양한 분야에서 사용된다.Global Summit on Artificial Intelligence and Neural Networks.
인공 지능과 신경망에 Global Summit은.Why deep neural networks are hard to understand.
Deep neural network는 왜 학습하기 어려운가.Nevertheless, few have constructed the synthesis of neural networks.
역시, 몇몇은 신경 네트워크의 종합을 건설했다.Neural Networks with Keras Cookbook.
브랜드명 상품명 Neural Networks with Keras Cookbook.These models are called recurrent neural networks.
이러한 모델을 우리는 recurrent neural networks 라고 부른다.Hands-On Neural Networks with Keras.
브랜드명 상품명 Hands-On Neural Networks with Keras.In contrast, much is already known about training neural networks.
반면 신경망 트레이닝에 대해서는 이미 많은 부분이 알려져 있다.Both neural networks are trained on the same dataset.
두 신경망 모두 같은 데이터세트에 대해 훈련을 받는다.Modeling of the recognized human brain structures,currently neural networks.
인식 된 인간 두뇌 구조의 모델링,현재 신경 네트워크.Deep neural networks are essentially a new way of computing.
심 신경 네트워크는 근본적으로 새로운 컴퓨팅 방식입니다.Attention in Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks.
Long Short-Term Memory 기반의 Recurrent Neural Network를 이용한 개체명 인식.Like all neural networks, the system needed training data.
모든 신경망과 마찬가지로, 시스템은 훈련 데이터가 필요했습니다.CNNs have similar performance to the ordinary fully connected Neural Networks.
CNN은 Fully Connected Neural Network과 비교하여 다음과 같은 특징을 갖습니다.Neural networks approach the issue in a various method.
Neural Network는 이러한 문제를 전혀 다른 방식으로 접근한다.Hacker's guide to Neural Networks(by Andrej Karpathy).
Hacker's Guide to Neural Networks - Andrej Karpathy(스탠포드 대학교)의 강의.Neural networks approach the problem in a different way.
Neural Network는 이러한 문제를 전혀 다른 방식으로 접근한다.Cs231n convolutional neural networks for visual recognition.
Stanford대학의 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의.Neural Networks and Deep Learning by Charu C. Aggarwal.
브랜드명 상품명 Neural Networks and Deep Learning Aggarwal Charu C.This has led to fields such as artificial intelligence, neural networks, fuzzy logic, and robotics.
예를 들어, 인공지능, 뉴런 네트워크, 퍼지 논리, 로봇 등이 있다.
