Difference between r1.6 and the current
@@ -5,9 +5,21 @@
여기선 뭐뭐Net(net말고)으로 이름붙여진 것들을 다룸. 종류는 여러 가지. 보통 (chk)
* [[기계학습,machine_learning]] 방식?
* [[기계학습,machine_learning]] [[언어학,linguistics]]쪽의 labeled/tagged([[레이블,label]] [[태그,tag]] [[태깅,tagging]] ...) 대규모 dataset같은것?
= ImageNet =
https://namu.wiki/w/이미지넷
[[심층학습,deep_learning]] [[computer_vision]] ...의 발전을 목표로.
* [[기계학습,machine_learning]] 방식?
* [[기계학습,machine_learning]] [[언어학,linguistics]]쪽의 labeled/tagged([[레이블,label]] [[태그,tag]] [[태깅,tagging]] ...) 대규모 dataset같은것?
----
Sub:
ResNet
ResNet50
Ggl:ResNet50
Ggl:ResNet
MobileNet
SSD-MobileNet
Ggl:SSD-MobileNet
Ggl:MobileNet
EfficientNet
Ggl:EfficientNet
...
----
<<tableofcontents>>https://namu.wiki/w/이미지넷
[[심층학습,deep_learning]] [[computer_vision]] ...의 발전을 목표로.
mk 네트,net ?
CategorySuffix
여기선 뭐뭐Net(net말고)으로 이름붙여진 것들을 다룸. 종류는 여러 가지. 보통 (chk)
CategorySuffix
여기선 뭐뭐Net(net말고)으로 이름붙여진 것들을 다룸. 종류는 여러 가지. 보통 (chk)
- 기계학습,machine_learning 방식?
- 기계학습,machine_learning 언어학,linguistics쪽의 labeled/tagged(레이블,label 태그,tag 태깅,tagging ...) 대규모 dataset같은것?
Sub:
ResNet
MobileNet
EfficientNet
...
ResNet
MobileNet
EfficientNet
...
2. WordNet ¶
https://www.gabormelli.com/RKB/Lexical_Database
} // lexical database
lexical database 
lexical database
} // lexical database
lexical database lexical database
