NEURAL NETWORKS - 한국어로 번역

['njʊərəl 'netw3ːks]
['njʊərəl 'netw3ːks]
neural networks
신경망
neural network
neural nets
신경 네트워크
neural network
neural network
뉴럴 네트워크 를
신경 망
neural networks
neural network는
neural networks"로
neural network를
neural networks"이다
뉴런 네트워크

영어에서 Neural networks 을 사용하는 예와 한국어로 번역

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Neural Networks with Keras Cookbook.
브랜드명 상품명 Neural Networks with Keras Cookbook.
Titled“ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.
AlexNet의 original 논문명은 "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"이다.
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.
Recurrent Neural Networks have loops.
Recurrent Neural Network는 루프를 가지고 있습니다.
Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search.
Google Deep Mind에서 2016년 Nature에 발표한 matering the Game of Go with Deep Neural Network and Tree Search 정리.
These models are called recurrent neural networks.
이러한 모델을 우리는 recurrent neural networks 라고 부른다.
AlexNet-"ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks".
AlexNet의 original 논문명은 "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"이다.
All-optical machine learning using diffractive deep neural networks.
본 연구는 이번 달 27일 사이언스지에 “All-optical machine learning using diffractive deep neural networks.
Neural networks with Keras.
브랜드명 상품명 Hands-On Neural Networks with Keras.
Cs231n convolutional neural networks for visual recognition.
Stanford대학의 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의.
Stanford CS231n- Convolutional neural networks for visual recognition.
스탠포드 강의: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
Stanford CS231n-Convolutional neural networks for visual recognition.
스탠포드 강의: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
번역CS231n - 시각 인식을 위한 CNN(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition).
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
스탠포드 강의: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford.
Stanford대학의 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의.
VLSI Implementation of Neural Networks.
신경회로망의 VLSI 구현 ( VLSI Implementation of Neural Networks ).
Hands-On Neural Networks with Keras.
브랜드명 상품명 Hands-On Neural Networks with Keras.
The changes occur elsewhere in the neural networks of the midbrain.
변경은 midbrain의 신경 통신망에서 다른 곳에 생깁니다.
How would this question be implemented in neural networks?
이 문제를 뉴럴 네트워크에서는 어떻게 적용할 수 있을까?
Lasagne is a lightweight library to build and train neural networks in Theano.
Lasagne: Lasagne 는 Theano의 신경 네트워크를 구축하고 교육하는 가벼운 라이브러리 입니다.
결과: 272, 시각: 0.0558

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