실습파일이 없는 줄 알았는데 있더라구요 그래서 쌓여 있는 실습을 진행했습니다.
각 구분선에 따라 이론내용과 실습을 분리했습니다. 순서는 맨 위부터 아래 순입니다.
2021.08.19 - [Data 일기] - 2021-08-19(딥러닝수학9_Loss function & Gradient Descent)
2021-08-19(딥러닝수학9_Loss function & Gradient Descent)
1.Single-variate Linear Regression (y= ax+b) -딥러닝 수학 1~8까지는 y =theta*x에 대한 내용을 학습했다. 지금부터는 y= theta1*x+theta0에 대한 학습을 진행한다. 오늘은 그 중에 Loss function의 변화와 그..
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2021.08.24 - [Data 일기] - 2021-08-24(딥러닝 수학10_Cost function & Feature Scaling)
2021-08-24(딥러닝 수학10_Cost function & Feature Scaling)
저번 시간까지 배웠던 V 형태의 loss function들을 어떻게 합쳐서 cost function으로 만드는지와 합쳐졌을때 이상적인 학습이 어떤 모습을 보일지 자세히 알아본다. 1. Cost function 두개 data sample에 대해서
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2021.08.26 - [Data 일기] - 2021-08-26(딥러닝 수학 11_mini batch & for one sample-Theory)
2021-08-26(딥러닝 수학 11_mini batch & for one sample-Theory)
1. mini batch 3번의 iteration 학습 과정을 보려 봤을 때, 각 cost function에 projection 방향으로 다가가고 있다. interation 돌릴 때마다 cost function이 달라진다는 점 헷갈리지 말아야 한다. 계속 intera..
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2021.09.08 - [Data 일기] - 2021-09-08(딥러닝 수학 12_ for Several Samples Theory & Implementation)
2021-09-08(딥러닝 수학 12_ for Several Samples Theory & Implementation)
저번 포스팅까지는 하나의 데이터에 대한 학습과정을 공부했습니다. 이번 시간부터는 미니배치 즉, 여러개 샘플을 가지고 학습을 시키는 방법에 대해 공부한 내용을 포스팅하겠습니다. 2가지로
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