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함수 근사 모델 비선형 연산이 반복적으로 일어나는 모델 GoogLeNet , ResNet 과 같이 어떤 함수(이미지 분류, 이미지 생성)를 모방하는 방법 Linear Neural Networks 간단한 회귀 문제에서 선형 네트워크를 사용했을 때, 우리는 손실함수를 최소화할 수 있는 parameter를 찾아야 한다. 이를 효율적으로 하기 위해 손실함수가 줄어드는 방향으로 backc propagation을 실행하여 최적의 parameter 값을 찾는다. 즉, 어느 방향으로 이동해야 손실함수가 줄어드는지 확인한 후, 손실함수를 각각의 parameter로 미분한 방향에 대한 음수 방향으로(편미분한 값 빼주기) 파라미터를 업데이트 한다면 손실함수의 최저점을 찾을 수 있다. 여기서 적절한 stepsize를 찾는 것..

Intro 용어 설명 ▶ good deep learner로서 갖춰야할 3가지 요소는 무엇인가? 1) 구현실력 (pytorch, tensorflow) 2) 수학실력 (Linear Algebra, Probability) : 임성빈 교수님 수업을 병행하면 더 많은 시너지를 낼 수 있다. 3) 연구동향 파악 : 최근 연구 결과들을 많이 아는 것이 중요하다. 이 강의에서 다루는 것은 기본이 되는, 기초적인 논문을 다루기때문에 추가적으로 최근 논문들을 많이 읽어보는 것이 필요할 것 같다. ▶ Deep Learning의 Key Components 4가지 1) Data that the model can learn from 자연어 분류 (위키피디아 등의 말뭉치) 비디오 (유튜브의 수많은 비디오) 등, 해결하고자 하는 문..