# Gradient Descent

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[논문리뷰] 경사하강법 알고리즘

경사하강법 알고리즘 논문을 보면서 미약하지만 정리하였습니다.

약 21시간 전
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4일차 gradient descent

\*20210914 11시 줌 강의, 업로드 동의를 받았습니다. 오차 (error): 용어(차이를 작게) 에러를 최소화 시키고 싶다 -> gradient descent(경사하강법)를 사용하는 이유에러-cost function error=cost=distance 같은 언

2021년 9월 14일
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Optimization Methods

이전에는 Gradient Descent를 사용해서 parameter를 업데이트하고 Cost Function을 최소화했다. 이번에는 다른 Optimization Method를 통해 속도를 높이고 비용을 최소화하는 알고리즘을 배워보자.언제나 그랬듯, package먼저 다운

2021년 8월 27일
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AI Tech - Optimization

용어에 대해 명확한 개념을 잡고 넘어가자.Gradient Descent줄어들었을 때, optimal에 이를 것이라 기대하는 loss function parameter로 , loss function을 편미분한 값으로 학습local minimum을 찾는다.imageGene

2021년 8월 13일
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선형 회귀와 로지스틱 회귀

이번 포스팅에서는 선형회귀(Linear Regression)와 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에 대해 알아보려 한다. 회귀(Regression) 회귀분석(Regression Analysis) 이란 통계학에서 전통적으로 많이 사용되던 분석 방법이다.

2021년 7월 23일
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Gradient descent

한국어로 경사하강법. gradient descent를 처음 들었을 때 딱 이런 느낌이었다. 어딘가에서 조금씩 내려간다고.

2021년 7월 7일
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Tips for DeepLearning

Maximum Liklihood Estimation ( MLE ) : 최대가능도 추정이라고 하며, 실제 Observation을 가장 잘 설명하는 파라미터(theta)를 찾아내는 과정을 말함. 즉, 가장 잘 설명하는 파라미터 값을 의미. 예) 압정이 떨어졌을 때, 뒷면으

2021년 5월 10일
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