딥러닝 기초수학

벡터란?숫자를 원소로 가지는 list(리스트) 또는 Array(배열)열벡터와 행벡터 백터는 공간의 한 점을 나타낸다.방향과 길이를 가지고 있음1차원으로 표현 가능 (1, 2,3, 4,5,6 ...)원점으로부터 상대적 위치를 표현1차원의 공간2차원의 공간3차원의 공간벡터

행렬이란?벡터를 원소로 가지는 2차원 배열행렬의 특징 행과 열로 이뤄져 있는 인덱스를 가지고 있다.행렬의 특정 행(열)을 고정하면 행(열)벡터라 한다.전치행렬이란?기존의 행렬에서 행과 열의 바꾸워 표현한 행렬히다행렬은 여러 점들을 나타낸다.행렬끼리 같은 모양을 가지면

미분 미분이란? 변수의 움직임에 따른 함수값의 변화를 측정하기 위한 도구로 최적화에서 가장 많이 사용하는 기법 수치 미분 전방 차분 이렇게 구현을 하게 되면 h가 아무리 작은 수라도 오차가 생길 수 있다. 수치 미분의 오차를 줄이기 위해 중심차분(중앙차분)을 사

신경망에서의 가중치 W를 이용하여 연산을 진행하는 것은 다음 행렬 식과 같다.(이때, X를 입력값, O를 출력값이라 생각)출처Naver BoostCamp AI Tech - edwith 강의 해당 식을 노드의 관계로 표현해 보면 다음과 같다.(이때, 전체 간선의 갯수는

확률론은 왜 필요할까?기계학습에서 사용되는 손실함수(loss function)의 작동 원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석하여 유도하게 된다.손실함수 : 오차제곱합<L2- norm 사용>, 교차엔트로피 사용분산 및 불확실성을 최소화하기 위해 측정하는 방법을 알아야

통계적 모델링적절한 가정 위레서 확률분포를 추정하는 것이 목표유한한 개수의 데이터만 관찰해서 모집단의 분포를 정확하게 알아내는 것은 불가능하므로, 근사적으로 확률분포를 추정해야 한다모수란?모집단의 특성을 나타낸 것으로 모집단을 전수조사해야만 알 수 있고 평균, 분산등이

조건부 확률 조건부 확률 조건부확률 P(A|B)는 사건 B가 일어난 상황에서 사건 A가 발생할 확률을 의미 베이즈 정리 베이즈 정리 베이즈 정리는 조선부 확률을 이용하여 정보를 갱신하는 방법 이 식은 A라는 새로운 정보가 주어졌을 때 P(B)로부터 P(B|A)

Neural Network의 연산 과정각 성분 h(i)에 대응하는 가중치 행 W(i)이 필요하다.즉, 각 뉴런들이 선형모델과 활성함수로 연결된 구조(fully connected)분류 기준이 많아지고 입력 데이터의 성분(x1, x2 ... 즉,차원이 늘어나는 경우)이 많

시퀀스 데이터란?시퀀스 데이터는 연관된 연속의 데이터를 지칭하며 소리, 문자열, 주가 등의 데이터를 나타낸다.시퀀스 데이터는 연속된 데이터이므로 순서가 매우 중요하게 작용한다.(CNN에서 활용하는 이미지 데이터는 시퀀스 데이터와는 거리가 멀다.)과거의 영향을 받기 때문