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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 115 - 122 (8page)
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딥 러닝은 사람이 가르치지 않아도 컴퓨터가 스스로 사람처럼 학습할 수 있는 인공지능 기술이다. 딥러닝은 세상을 이해하고 감지하는 인공지능을 개발하는데 가장 촉망받는 기술이 되고 있으며, 구글, 바이두, 페이스북 등이 가장 앞서서 개발을 하고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝을 구현하는 딥 러닝 프레임워크의 종류에 대해 논의하고, 비교, 분석하고자 한다.
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참고문헌 (11)
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F. Bastien / 2012 / Theano : new features and speed improvements / Workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning at Neural Information Processing Systems
F. Seide / 2016 / CNTK: Microsoft's Open-Source Deep-Learning Toolkit,” KDD / KDD '16: Proc. of the 22nd ACM Special Interest Group (SIG) on Knowledge Discovery and Data Mining In
J. Schmidhuber / 2015 / Deep Learning in Neural Networks: An Overview / Neural Networks 61 : 85 ~ 117
M. Abadi / 2016 / TensorFlow: learning functions at scale / ICFP 2016: Proc. of the 21st ACM Special Interest Group on programming languages Int. Conf. on Functional Programming
S. Tokui / 2015 / Chainer : a next-generation open source framework for deep learning / Workshop on Machine Learning Systems at Neural Information Processing Systems
F. Seide / 2016 / CNTK: Microsoft's Open-Source Deep-Learning Toolkit,” KDD / KDD '16: Proc. of the 22nd ACM Special Interest Group (SIG) on Knowledge Discovery and Data Mining In
J. Schmidhuber / 2015 / Deep Learning in Neural Networks: An Overview / Neural Networks 61 : 85 ~ 117
M. Abadi / 2016 / TensorFlow: learning functions at scale / ICFP 2016: Proc. of the 21st ACM Special Interest Group on programming languages Int. Conf. on Functional Programming
S. Tokui / 2015 / Chainer : a next-generation open source framework for deep learning / Workshop on Machine Learning Systems at Neural Information Processing Systems
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