# optimization
(번역) 리액트 폼 성능 개선
폼은 웹에서 큰 부분을 차지합니다. 사용자가 백엔드 데이터를 변경하기 위해 수행하는 모든 상호 작용은 `form`을 사용해야 합니다. 어떤 폼들은 간단하지만 현실에서는 빠르게 복잡해집니다.
하이퍼 파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization) - 2
데이터 학습 방법에 대한 마지막 글 입니다. 지난 글에서는 하이퍼 파라미터 최적화에 대한 내용과 방법에 대해 소개해드렸고 이번 글에서는 지난 글에 이어 하이퍼 파라미터 최적화 방법에 대해 소개하도록 하겠습니다.
[최적화] Optimization problems
Optimization problems?최적화 문제(optimization problems)란 여러 개의 선택 가능한 후보 중에서 최적의 해(optimial value)를 찾는 것 또는 최적해의 근접한 값을 찾는 문제를 일컫습니다.머신러닝 분야에서는 이를 비용 함수(c
[최적화] Convex optimization problem
Convex optimization problem: f(x)가 convex이고 feasible set이 convex이다.$<convex \\ function>$$<convex \\ set>$local minimum이 global minimum이다.
[iOS] 컴파일 최적화 feat 꼬리재귀
🛠 컴파일 최적화 ⚙️ 컴파일 최적화란? 위키에서 말하는 컴파일 최적화의 정의를 찾아보았다. >컴파일러 최적화(optimizing compiler)는 컴파일러에서 출력되는 실행 프로그램의 효율성을 최적화하는 과정을 말한다. 일반적으로 프로그램의 실행 속도를 최대화하거
Optimization Algorithms
temperature의 값을 나타냈을 때 값들에 noise가 섞여있다. noise를 없애는 가장 쉬운 방법은 average를 사용하는 것이다.식에 곱해진 0.9는 smoothness의 강도를 결정한다. 이전 단계에서 smooth된 data에 smoothness를 적용하
Lecture 27
We need to understand about coroutine code generation, and how it works with hardwares.Why don't you always compile your program with optimization fla
[딥러닝 기초개념] 최적화 (Optimization)
loss 함수의 최소값을 찾아가는 것경사하강법이란, 네트워크의 파라미터들을 θ(W,b)라 했을 때, Loss function J(θ)의 optima(최소화)를 찾기위해 파라미터의 기울기(gradient)를 이용하는 방법이다.알파는 learning rate에 해당하며,
Systems Performance - #2 Methodologies
경험많은 시스템 관리자는 문제의 원인을 파악하기 위한 자신만의 절차가 있다. 어떤 메트릭이 중요한지, 어떨때 문제가 되는지, 어떻게 그것들을 활용해서 문제를 좁혀나갈지 알고 있다. 이게 바로 man page에 빠져있는 *know-how*다.
딥러닝 - 기본적인 모델링 기법 정리
저는 weights를 최적화하는 논문들을 주로 읽습니다. 많은 논문을 읽었지만 기억력이 훌륭한 편이 아니라 계속해서 까먹곤하네요. 그래서 제가 처음 딥러닝을 공부할 때 큰 도움을 받았던 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'의 optimization part를 정리해보았습니다
WEPSKAM[3] CPU Caches
WEPSKAM - Commodity Hardware Today]에서 이어지는 내용으로 Red Hat의 Ulrich Drepper씨가 2007년에 쓴 논문 [What Every Programmer Should Know About Memory의 2장 내용이다.
4주차 Optimization 정리
Generalization일반화는 학습 데이터로 이루어진 모델이 얼마나 테스트 데이터에서 잘 동작하는지를 나타내는 개념이다.학습이 진행될 수록 Training error가 줄어들지만 어느 정도 시간이 흐른 뒤에는 Test Error가 증가하게 된다. Test Error
[DL Basic] 딥러닝 기본 및 최적화
Deep Learning 딥러닝의 구분 AI (인공지능) Mimic human intelligence, 사람의 지능을 모방 ML (기계학습) Data-driven approach, 데이터를 기반으로 무언가를 (기계)학습 DL (딥러닝) Neural Networks
[DL-Basic 정리][Neural Network 최적화] Optimization 관련 주요 용어
이 글에서는 최적화Optimization에 관련된 용어들의 주요 concept을 알아보도록 하자. 모델이 test data에도 얼마나 잘 적용되는지 보여주는 일반화 성능으로 그래프의 Generalization gap이 일반화성능의 척도가 된다.단 Generalizati