출처 이상엽MATH 1. 고윳값과 벡터 1) 정의 체 F에 대한 벡터공간 V 위의 선형사상 $L : V -> V$ 에 대하여 다음 두 조건을 만족하는 $\lambda \in F$와 $v \in F$를 각각 고윳값과 고유벡터라고 한다.

출처이상엽 MATH대수학의 대상 : 수 뿐만 아니라 수를 대신할 수 있는 모든 것.대수학 : 대수구조를 연구하는 학문대수구조 : 집합, 집합에 부여된 연산반군(결합법칙) : 집합과 그 위의 결합법칙을 따르는 하나의 이항 연산을 갖춘 대수구조모노이드(결합법칙, 항등원)

출처이상엽 MATH벡터 : 속도를 나타내기위해 고안된 것이믈 화살표로 표시한다. 화살표의 방향은 벡터의 방향이며 길이가 벡터의 크기를 나타낸다. $R^2$ : x축, y축처럼 두개의 r, 실수축으로 만들어진 좌표평면계(2차원 평면)시점 : 벡터가 시작하는 점종점 : 벡

출처이상엽MATH우리가 자주보는 이 네모난 직사각형의 숫자들의 나열을 행렬이라고한다. 행렬은 연립일차방정식(ax+b = c)를 풀기 위해 방법론 중 하나로써 등장했다.1\. 행렬표기법은 다음과 같다. 보통 대문자를 사용하며 A = (x1, x2..)이렇게 되어있으면 행

VQA란? Visual Question Answering의 줄임말로 AI가 이미지를 인식, 인식한 이미지를 바탕으로 이미지에 대한 질문을 했을 때 답을 해줄 수 있는 것을 말한다. 모델이 이미지를 인식하고 질문의 의도를 이해해야하는 등 인간이 해야 하는 복잡한 사고를

인공지능과 딥러닝은 인간의 신경망을 본따 만들었다. 그러나 처음에 OR과 AND문제를 풀 수 있던 인공신경망은 아주 간단한 XOR도 풀 수 없다는 것에 암흑기가 잠깐 찾아왔으나, 이는 차원을 변경하면 풀 수 있음을 알게 되어 다시 인공신경망이 발전하기 시작했다! 그러면

모델 개요모델 구조모델의 장점과 단점코드 리뷰cnn의 깊이가 깊어지면 어떤일이 발생하는지를 중점으로 모델을 쌓았다. 3x3의 아주 작은 conv layer을 사용하였고 이 conv layer가 16층, 19층을 쌓으면 좋은 성능을 낼 수 있다고 생각하였고 이를 구현한

0. 목차 모델 개요 모델 구조 모델의 장점과 단점 코드 리뷰 1. 모델 개요 마이크로 소프트에서 개발 앞선 신경망들은 레이어를 많이 쌓아 신경망의 depth를 깊게 가져갔으나 오히려 그래디언트 소실 문제 때문에 성능이 어느순간 나빠지는 것을 발견함 이 문제를 해결

0. 목차 모델 개요 모델 구조 모델의 장점과 단점 코드 리뷰 1. 모델 개요 transformer의 시초가 된 논문이다. 특히 자연어처리에 자주 쓰인다. 기존 LSTM등 시계열 모델에서 자연어처리를 하려면 인코더-디코더의 복잡한 모델구조와 함께 단어 하나씩 순차적으