Page 5 -

DEEP LEARNING

6.3 이미지 분할을 위한 신경망 245
6.3.1 완전 합성곱 네트워크 245
6.3.2 합성곱 & 역합성곱 네트워크 246
6.3.3 U-Net 248
6.3.4 PSPNet 251
6.3.5 DeepLabv3/DeepLabv3+ 253

7장 시계열 분석 257

7.1 시계열 문제 258
7.2 AR, MA, ARMA, ARIMA 259
7.2.1 AR 모델 259
7.2.2 MA 모델 259
7.2.3 ARMA 모델 260
7.2.4 ARIMA 모델 260
7.3 순환 신경망(RNN) 265
7.3.1 RNN 계층과 셀 269
7.4 RNN 구조 270
7.4.1 RNN 셀 구현 273
7.4.2 RNN 계층 구현 279
7.5 LSTM 282
7.5.1 LSTM 구조 282
7.5.2 LSTM 셀 구현 288
7.5.3 LSTM 계층 구현 290
7.6 게이트 순환 신경망(GRU) 293
7.6.1 GRU 구조 293
7.6.2 GRU 셀 구현 296
7.6.3 GRU 계층 구현 298
7.7 RNN, LSTM, GRU 성능 비교 301
7.8 양방향 RNN 301
7.8.1 양방향 RNN 구조 302
7.8.2 양방향 RNN 구현 302