딥러닝 이론

직접 공부하면서 ML/DL 각 분야별 용어를 정리한 글입니다.

데이터가 요로코롬 생겼을 거라니까요?

CG, DCG, NDCG, Recall, 그게 뭔데?

딥러닝의 목적과 모델의 일관성에 관하여

오차역전파를 왜 쓸까? 오차역전파가 갖는 의미가 뭘까?

생성모델에 reparameterization trick이 중요하다고? 그게 뭔데?

본 블로그의 모든 글은 직접 공부하고 남기는 기록입니다. 잘못된 내용이나 오류가 있다면 댓글을 남겨주세요. 푸리에 변환 기본 개념 푸리에 변환은 입력받은 신호를 여러 주파수 성분들의 합으로 변환해주는 방법입니다. 푸리에 변환을 이용하면 위 그림처럼 시간/공간에 대한 함수를 여러 개의 주파수에 대한 함수들로 분해할 수 있습니다. 또, 이렇게 구한 함...