강의 (3) 썸네일형 리스트형 CS231n - Lecture4 안녕하세요. 이번 시간엔 CS231n의 Lecture4에 대해 보도록 하겠습니다. 참고 자료는 다음과 같습니다. 강의 비디오 www.youtube.com/watch?v=d14TUNcbn1k&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv 강의자료 cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture4.pdf 이번 시간에는 주로 미분에 대해 공부합니다. ※ 글에서 '가중치'는 'Weight'라고 쓰기도 합니다. 위의 슬라이드는 Neural Network에서 Loss를 구하는 과정이며 이를 Computational graphs로 나타낸 것입니다. x는 input이며 W는 가중치입니다. f라는 함수에 넣어서 score를 만들며(그래프에서 파란색 동.. CS231n - Lecture3 안녕하세요. 이번 시간에는 CS231n Lecture3를 보도록 하겠습니다. * 지난 번에 올린 자료를 보니 영상은 2017년인데 강의 slide는 2020년으로 되어 있어 이번 글부터 2017년으로 바꾸었습니다. 참고 자료는 다음과 같습니다. 강의 동영상 www.youtube.com/watch?v=h7iBpEHGVNc 강의 노트 (Lecture 3) cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture3.pdf 이번 강의에서는 Linear Classification과 Optimization에 대해 배웁니다. 우선 Linear Classifcation은 KNN과 달리 Linear Classification은 Parametric Approach로 가중치 값 W가 있습.. CS231n - Lecture2 안녕하세요. 오랜만에 글을 씁니다! 1월 한달 동안 일이 있어서 마무리 짓고 다시 돌아왔습니다. 이번에는 CS231n의 강의를 정리하게 되었습니다. 추천시스템 쪽으로 논문을 읽다보니 딥러닝 지식이 많이 요구되네요. 지난번에 AutoEncoder를 한 번 정리하긴 했는데 기초적인 부분이 좀 부족한 것 같아서 CS231n을 보면서 다시 한 번 딥러닝 기초를 정리하려 합니다. 일단 계획은 AutoEncoder전까지를 들으려 하며 이후는 상황에 따라 더 들을지 말지 결정할 것 같습니다. 이번에 정리하는 글은 강의 위주로 하되 저한테 필요하다 싶은 것을 위주로 정리합니다. 그렇기 때문에 강의 전체 내용을 원하시는 분은 이 글을 읽는 것을 추천드리지 않습니다. 참고 자료는 다음과 같습니다. CS231n Lectur.. 이전 1 다음
