딥러닝 교과서
1.3장- 데이터셋 구성과 훈련 데이터
데이터셋 구성과 훈련 데이터
2023년 6월 14일
2.손실 함수
손실 함수 관점 (오차 최소화 관점 vs MLE) + P(, ;)표현
2023년 6월 14일
3.크로스 엔트로피
정보량, 엔트로피, 크로스 엔트로피
2023년 6월 14일
4.4장 최적화 알고리즘 (1)
Saddle Point / SGD / SGD Momoentum / Nestrov Momentum / AdaGrad 최적화 알고리즘
2023년 6월 20일
5.4장 최적화 알고리즘 (2)
RMSProp / Adam
2023년 6월 20일
6.5-1장 초기화
상수 초기화, 가우시안 분포 초기화 (Xavier, He) 초기화
2023년 6월 20일
7.5-2 정규화(1) BatchNormalization
BatchNormalization 정규화
2023년 6월 23일
8.5.4 정규화(2) 가중치 감소
가중치 감소(가중치 크기 조정), 정규화 상수
2023년 6월 23일
9.9장 생성 모델(1)
베이즈 정리와 주변화, 판별 모델과 생성 모델, 잠재변수 모델, 생성 모델 분류, 명시적 추정과 암묵적 추정, 자기회귀 모델, VAE, GAN
2023년 7월 3일
10.9장(2) VAE(1)
VAE, 가우시안 혼합분포, 결합확률, 주변확률
2023년 7월 6일
11.9장(2) VAE(2)
몬테카를로 추정, 최대우도 추정 유도, 잠재변수 모델 확장
2023년 7월 6일