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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Value-Based Marketing for Bottom-Line Success : 5 Steps to Creating... 저자 Debonis J/ ... 출간 도서 48,810원 Value(S) 저자 마크 카니 출간 2021.1.1. 도서 23,120원 Value 도서 42,000원 Value 저자 Frederick H... 출간 2020.12.5. e북 25,540원 Value 저자 Diane Elson 출간 2015.9.1. 도서 27,030원 VALUE INVESTING(가치투자) 저자 브루스 그린왈드 출간 2002.10.15. 도서 13,500원 가치(Value) 저자 김현 출간 2020.10.15. 도서 12,600원 Value 저자 Wiley 출간 2014.3.26. Value 저자 McKinsey an... 출간 2010.11.9. 도서 33,120원 Value 저자 Wiley 출간 2014.3.31. 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
integrityinme.tistory.com 실존과 미지 ( 그림 공부 ) The Value of Value Sketches 12 그림을 그리는 방법에 대해서 Kelly Kane 이란 분이 쓴 좋은 강의내용이 있어 옮긴다. (번역은 또 구글 번역, 원문은 맨 마지막으로 옮긴다) 그림에서 소위 Value( 우리말로는 명암 정도에 해당하나 정확히 명암이라기 보다는 각 색깔의 명암값 정도로 매우 중요한 개념이다 ) “나는 의료 일러스트레이터로 훈련했고... 2024.05.10 블로그 검색 더보기 pipe0512.tistory.com Pragmatic Romantist [Dynamic Programming - 2] Value Iteration 7 Value Iteration $$ \pi_*(s)=\arg\max_a\sum p(s',r|s,a)[r+\gamma v_*(s')] $$ 우리는 매 State마다 return을 maximize하는 Action을 택하는 Optimal policy($\pi_*$)를 찾고싶다. 하지만, 위 식에서 보여지듯이 그러기 위해서는 매 State 마다의 optimal value($v_*$)를 알아야한다. 이에 우리는 각 State의 optimal... 2024.04.22 jja2han.tistory.com 짜이한 [Kotlin] Value class 8 등장 배경 원시타입과 문자열을 wrapping 하기 위해 사용했던 데이터 클래스와 클래스는 추가적인 객체 생성과 메모리 할당이 필요했다. 하지만 value class가 추가되면서, 객체 생성 및 메모리 할당을 최소화하고 성능을 개선할 수 있게 되었다. kotlin 1.5에서는 inline class로 사용되었지만, 현재는 Deperecated... Kotlin Value class 2024.04.01 jinwoo-jung.com Jinwoo_Jung Value Function Approximation 25 사전 공지합니다. Before This Episode jinwoo-jung.tistory.com 이전까지 배운 RL Method의 방식을 살펴보면 Table Base(Tabular) 방식이었다. Action VF(Value Function)을 예로 들면 각 State와 Action에 대한 Value가 Table 방식으로 정의되어 왔고, 이를 Update하여 Optimal Policy를 찾아가는 과정으로 진행되었다... SGD Value Function Approximation batch gradient descent 2024.02.04 kycu-sb.tistory.com 수빈's Farm FI - Attention(Query,Key,Value) / Transformer / Scaled dot-product / Multi head attention Attention 구조 간략히 정리 Attnetion은 Q,K,V를 입력으로 갖는다. querying : query에 해당하는 값이 입력되었을 때, query에 해당하는 key 값을 찾아서 그 key값에 해당하는 value를 출력하는 작업을 말한다. 이때, query와 똑같은 key값을 선택할지, 가장 유사한 key 값을 선택할 지는 문제에 따라 달라지게 된다. Attention에서는 query에 대해 어떤 key와 유사한지 보고 유사도를 반영하여 key에 대응하는 value를 합성(Aggregation)한 것이 Attention value가 된다. 하나의 query convolution 연산의 한계 convolution 연산은 필터 크기만큼의 영역을 순차적으로 이동하면서 각 영역의 정보를 읽는다. 각 필터가 local한 정보를 읽고 이해하며 layer가 쌓임에 따라 더 층층이 쌓인 더 넓은 영역으 정보(feature)를 읽을 수 있게 되는 것이 convolution layer의 동작 원리이다. 이 특성이 convolution layer의 장점이자 단점이 된다. 얕은 layer에서는 local 영역을 자세히 볼 수 있고, 깊은 layer에서는 더 넓은 영역을 볼 수 있는 장점이 있으나, 위와 같이 두 영역을 한 번에 볼 수는 없 word embedding one-hot encoding 타입의 벡터를 실수 형태로 변경하면서 차원의 수를 줄일 수 있다. Positional Encoding word embeding을 통해 차원의 수를 줄인 이후에는 해당 embedding된 값과 positional encoding을 통해 얻은 값이 더해지게 된다. RNN처럼 순차적으로 들어가지 않으므로 positional encoding을 통해 시간적 위치 정보를 추가해줘야한다. 즉, 시간적 위치별로 고유한 code를 생성하여 더하는 방식이다. scaled dot-product attention Q와 K의 비교 함수는 Dot-product와 scale로 이루어진다. Matmul : dot product에 해당하고 inner product(내적)과 같다. Scale : 아래 식처럼 dk값을 조정하여 Matmul에서 내적된 결과값이 너무 커지거나 너무 작아지지 않도록 해준다. Mask : mask를 이용해 illegal connection의 attnetion을 금지한다. illegal attention은 self attention의 개념과 연관되어 있다. Softmax : 가중치의 전체 합을 1로 만들어주기 위한 normali Mask ( illegal connection 방지 ) decoder는 이전 layer의 output을 참조하되, 이후 layer에 대한 value값은 참조해서는 안 된다. 따라서, 자기 자신을 포함한 미래의 값과는 attention을 구하지 않기 위하여 mask를 씀으로서 illegal connection을 막는다. sequence를 생성하는 작업에서 디코더 output으로 현재 나와야할 단어를 생성할 때, 아직 생성되지 않은 미래의 단어들에 대한 정보는 사용하지 않도록 해야한다. 이것이 마스킹의 주된 목적이다. 예를 들어 The quick brown fox를 번역하는 중에 quick Multi-Head attention 위에서 설명한 scale dot product attention을 h개 모아서 attention layer를 병렬적으로 사용하는 것을 말한다. 한번에 scaled dot product attention을 연산하지 않고, 여러 개의 작은 scaled dot product attention으로 분할하고 병렬적으로 연산한 다음에 concat하여 합치는 drive & conquer 전략이라고 할 수 있다. 여기서 h를 몇으로 하느냐, 즉 몇개로 분할하느냐에 따라 각 scaled dot product attention의 입력 크기가 달라지게 정리 self attention 구조는 query,key,value가 모두 동일하며, 서로 간의 관계를 파악하는 것이다. encoder의 self attention은 현재 input에 대해 관계를 파악하는 것이므로 mask가 없으나, decoder의 self attention은 과거 값들만을 가지고 정보를 분석하는 것이므로 mask가 필요하다. 붉은 박스인 encoder-decoder attention은 encoder로부터 key와 value를 받고, decoder의 self attention으로부터 query값을 받는다. 이를 통해 s 25 Attnetion은 Q,K,V를 입력으로 갖는다. querying : query에 해당하는 값이 입력되었을 때, query에 해당하는 key 값을 찾아서 그 key값에 해당하는 value를 출력하는 작업을 말한다. 이때, query와 똑같은 key값을 선택할지, 가장 유사한 key 값을 선택할 지는 문제에 따라 달라지게 된다. Attention에서는 query에 대해 어떤 key와 유사한지 보고 유사도를 반영하여 key에 대응하는 value를 합성(Aggregation)한 것이 Attention value가 된다. 하나의 query 2024.04.28 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 비버북스 박요철입니다 글쓰기 분야 크리에이터 'Shared Value'란 무엇인가? 브랜드들을 한 번 해석해보기로 했다. 어려운 이론들을 쉽게 풀어 작은 브랜드들을 돕고 싶기 때문이다. 과연 적용이 가능한지 함께 연구해보자. 1. Shared Value - 핵심가치란 무엇인가? 와디즈 초기에 소개된 '정준호기름'은 한 마디로 1인 기업이었다. 와디즈 펀딩 금액도 500만원일 정도로 소박했다. 이 브랜드가... value 맥킨지 정준호기름 2024.05.22 브런치스토리 검색 더보기 글쓰기 크리에이터 보기
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