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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 고등 물리 1 Final Lecture. 2: Equilibrium(오르비 N제 시리즈 411)(전2권) 저자 김형모 출간 2018.8.1. 도서 16,920원 최진기의 끝내주는 전쟁사 특강. 2: 세계 편(Human Special Lecture) 저자 최진기 출간 2014.7.4. 도서 16,650원 Lecture (1448497) 저자 Jouve 출간 1993.8.25. Core of Economies With Asymetric Information (Lecture 저자 Schwalbe Ul... 출간 1999.9.1. 도서 104,560원 마지막 강의 저자 랜디 포시, 제프리 ... 출간 2008.6.16. 도서 10,800원 e북 7,560원 고등 물리 1 Final Lecture: Space Time(오르비 N제 시리즈) 저자 김형모 출간 2018.4.19. 도서 17,820원 La vie devant soi de Romain Gary (Fiche de lecture) 저자 Fichesdelec... 출간 2014.12.10. 도서 14,230원 The Last Lecture (Rough-Cut / Hardcover) 저자 Pausch Rand... 출간 2008.4.8. 도서 29,020원 Intensive Jujutsu Lecture Note 저자 최찬익 Chanik ... 출간 2017.10.10. 도서 25,100원 Geography and Trade (Gaston Eyskens Lecture) 저자 폴 크루그먼 출간 2008.1.22. 도서 36,280원 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.
ploradoaa.tistory.com 플로라도의 data workout EECS 498-007 Lecture 13 : Attention 82 ㅇ 이번 강은 Attention에 대해서 다룬다. 지난 시간에는 새로운 구조의 NeuralNet인 RNN에 대해서 배웠다. RNN은 서로 다른 시퀀스의 벡터를 다룰 수 있는 강력한 신경망 구조였다. MLP와 같은 일반적인 Feedforward neural network(순방향 신경망)에서 Recurrent Neural Networks(순환 신경망)로 오면서 우리는... 2024.05.06 블로그 검색 더보기 EECS 498-007 Lecture 12: Recurrent Neural Networks 정리 EECS 498-007 Lecture 8: CNN Architectures 정리 greenjade.tistory.com How can I help u today? [cs224n] Lecture 9 - Pretraining (2) 19 저번글 이어서 2024.04.22 - [Study/자연어처리] - [cs224n] Lecture 9 - Pretraining (1) 출처: - https://wikidocs.net/108730 cs224n lec.9 : pretraining - https://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#schedule - https://www.youtube.com/watch?v=DGfCRXuNA2w&list=... 2024.05.04 [cs224n] Lecture 9 - Pretraining (1) [cs224n] Lecture 15 - Code Generation wm07070.tistory.com ten bagger [ML] Stanford cs229 ML Course Lecture 3 1. Linear Regression (recap) linear regression에 대한 복습은 lecture2 글을 참고하자. 2024.04.24 - [Machine Learning] - [ML] Stanford cs229 ML Course Lecture 2 [ML] Stanford cs229 ML Course Lecture 2 Lecture 2는 'Linear Regression and Gradient Descent'에 대해서 설명한다. 강의 목차Linear Regression(Batch) Gradient DescentStochastic Gradient DescentNormal 2. Locally Weighted Regression LWR을 알아보기 전에, 'Parametic Learning Algorithm'과 'Non - Parametic Learning Algorithm'에 대해 비교해 보자. - Parametic Learning Algorithm Fit fixed set of parameters(θ) to data. 즉, 고정된 θ값을 이용해서 예측을 하는 방식이다. 한번 주어진 training data set로 h(x)를 정하면 training data를 지워도 h(x)를 이용하여 예측을 할 수 있다. ex) Linear Regression, Logi 3. Probability Interpretation 머신러닝에 대한 확률적 해석을 통해, linear regression에서 왜 우리가 cost function으로 least square(제곱식)을 쓰는 이유를 알 수 있다. target value가 다음과 같은 식으로 표현할 수 있다고 가정하고 시작하자. y는 true price of house. 앱실론은 가우시안 분포를 따르는 distributed IID라 가정하는데, IID는 independently identically distributed로 독립이다. 실제세계에서는 IID는 불가능한 소리이지만, model에서는 꽤 좋은 조건 5. Newton's Method 마지막으로, l(θ)를 최대화하기 위한 다른 방법인 'newton's method'를 알아보자. 위의 gradient ascent 방식은 꾸준히 update를 해주어야 하므로 많은 iterations들이 필요로 하지만, newton's method는 비교적 적은 횟수의 iteration으로도 최적의 값을 구할 수 있다. 그러나, 한번 한 번의 계산이 복잡해서 장단점이 존재해 알맞은 방식을 선택하자. newton's method는 f라는 함수가 있을 때, f(θ) = 0을 만족하는 θ는 것이 목표이다. 우리는 max l(θ)하는 것이 20 linear regression에 대한 복습은 lecture2 글을 참고하자. 2024.04.24 - [Machine Learning] - [ML] Stanford cs229 ML Course Lecture 2 [ML] Stanford cs229 ML Course Lecture 2 Lecture 2는 'Linear Regression and Gradient Descent'에 대해서 설명한다. 강의 목차Linear Regression(Batch) Gradient DescentStochastic Gradient DescentNormal 2024.05.03 [ML] Stanford cs229 ML Course Lecture 2 [ML] Stanford cs229 ML Course Lecture 1 sypdevlog.tistory.com SYDev [컴퓨터 구조] Lecture 17: Memory Hierarchy - Part1 17 경희대학교 김정욱 교수님의 컴퓨터 구조 강의 내용을 기반으로 한 정리글 ROM vs. RAM ROM(Read Only Memory) 읽을 수만 있는 메모리 Non-vollatile memory(비휘발성 메모리): 전원이 꺼져도 영구정으로 파일을 저장 Mask ROM: 반도체 생산 공정인 마스킹 단계에서, 고정된 데이터 회로 패턴으로 생산하는 방식 RAM... 2024.06.03 [컴퓨터 구조] Lecture 15: The Processor - Part4 [컴퓨터 구조] Lecture 14: The Processor - Part3 steelbear.tistory.com steelbear's notes [CS182] Lecture 5: Backpropagation 모델을 그림으로 표현하기 왜 그림으로 표현해야 할까 우리는 지금까지 수학 식을 통해 모델을 표현했습니다. 하지만 데이터가 모델에서 어떻게 연산되는지 살펴보기에 수학 식은 불편합니다. 이를 위해 우리가 사용할 표기법은 계산 그래프 (Computation Graph) 입니다. 계산 그래프란 값이 어떤 순서로 연산되는지를 표현한 유향 그래프입니다. 위의 그림은 이전 시간에 배운 평균제곱오차를 표현한 계산 그래프입니다. 입력값, 파라미터, 라벨값이 표시된 노드에서 시작해 화살표대로 연산을 하면 회귀 모델의 손실값을 평균제곱오차로 구할 수 있습니다... 특성(Feature) 학습하기 새로운 특성을 찾아야 하는 이유 모델마다 성능이 십분 발휘되는 데이터 분포가 있습니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀 모델은 위의 그림처럼 데이터 분포가 선형으로 분리 가능하다면 데이터 분류를 쉽게 해냅니다. 하지만 이처럼 선형으로 분리하기 어려운 데이터는 로지스틱 회귀로 분류할 수 없습니다. 그렇다면 이를 위해 새로운 모델을 개발해야 할까요? 굳이 그럴 필요는 없습니다. 새로운 모델 대신 새로운 특성을 찾으면 됩니다. $x_1^2, x_2^2, x_1x_2$처럼 기존 데이터에서 새로 특성을 만들고 이를 로지스틱 회귀 모델에게... 신경망 훈련하기 머신러닝 구성요소 살펴보기 이제 신경망 모델을 학습시켜보겠습니다. 이전 강의에서 살펴봤듯이 머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 모델, 손실 함수, 옵티마이져 세가지가 필요합니다. 여기서 모델은 우리가 앞에서 본 신경망 모델이 될 것이고, 손실 함수 또한 기존에 사용한 NLL을 그대로 사용할 겁니다. 그리고 옵티마이져도 이전 강의에서 본 확률적 경사 하강법을 사용할 겁니다.하지만 여기서 문제가 발생합니다. 확률적 경사 하강법을 사용하려면 $\nabla\mathcal{L}(\theta)$를 구해야 합니다. 하지만 우리가 사용할 신경망 신경망에서 역전파 알고리즘 적용해보기 이제 linear layer와 sigmoid에서 역전파 알고리즘이 어떻게 적용되는지 확인해봅시다. Linear layer 먼저 $\frac{d\mathcal{L}}{d\theta_n}$을 계산해봅시다. linear layer는 파라미터가 $W$와 $b$ 두개 존재합니다. 그러니 linear layer에서는 $\frac{d\mathcal{L}}{dW^{(n)}}=\frac{da^{(n)}}{dW^{(n)}}\delta$와 $\frac{d\mathcal{L}}{db^{(n)}}=\frac{da^{(n)}}{db^{(n)}}\delta$ 28 왜 그림으로 표현해야 할까 우리는 지금까지 수학 식을 통해 모델을 표현했습니다. 하지만 데이터가 모델에서 어떻게 연산되는지 살펴보기에 수학 식은 불편합니다. 이를 위해 우리가 사용할 표기법은 계산 그래프 (Computation Graph) 입니다. 계산 그래프란 값이 어떤 순서로 연산되는지를 표현한 유향 그래프입니다. 위의 그림은 이전 시간에 배운 평균제곱오차를 표현한 계산 그래프입니다. 입력값, 파라미터, 라벨값이 표시된 노드에서 시작해 화살표대로 연산을 하면 회귀 모델의 손실값을 평균제곱오차로 구할 수 있습니다... Machine Learning neural network 신경망 deep learning DNN backpropagation 역전파 cs182 2024.05.01 [CS182] Lecture 4: Optimization [CS182] Lecture 1: Introduction (Representation과 Deep Learning이란) 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 정찬승 건강 분야 크리에이터 A Psychiatrist's Reflection on - Trauma-Informed Disaster Report Training 15 health care, thus challenging any stigma around seeking psychological help. On the final day of training, I had the honor of delivering a lecture. I stressed that, while we cannot control the occurrence of trauma, we can determine our response to it. Efforts to heal trauma can unify and... 언론 트라우마 재난 2024.03.24 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 한공 차재세 용환 한공 차재세 용환 - 카카오스토리 [서울대 소식] SNU 캘린더 | [학술]국제대학원 BK21 Special Lecture Series 31 (5/24 (금) 1:00-2:30 PM) 2024.05.24. 안녕하세요? 서울대 국제대학원 BK21 사업단이 진행하는 제31회 Special Lecture Series를... 2024.05.22 카카오스토리 검색 더보기 건강 크리에이터 보기
강의 Lecture 개요 영국 25분 감독 마누엘 사이스 줄거리 강의는 자기 지시적 강연의 담론을 보여준다: 영국 억양을 가진 남자가 침착하게 강연들 속 강의에 대해 이야기 한다: 그는 주제를 끊임없이 반복하며 이야기한다. 이러한 특정 형식의 의사소통 방식을 묘사하고 또 그것들을 과장함으로써, 영화는 더 높은 수준으로 까지 끌어올려진다.그것은 대의 장치의 성격, 진리와 예술...더보기 다른 사이트 더보기 다음영화 정보 제공 안내 Kakao가 운영하는 영화 서비스 입니다.
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New Lecture www.newlecture.com/ JAVA, C++, SPRING, JSP, ASP, ADO, 자바스크립트 강좌, 과정선택, 학습가이드 제공. 寫眞搖籃[PHOTO-LECTURE] blog.naver.com/skh44new 네이버 블로그 재능나눔, 무료 사진강좌용, 강의록. KSMO www.ksmoconference.org 신청자 작성 The Korean Society of Medical Oncology with ASCO Breakthrough Session 대한종양내과학회. Dragon City Hotel, Seoul, Korea. Presidential Symposium, Plenary Lecture, Special Lecture Scientific Symposium, Joint Symposium, Symposium 사이트 더보기
서비스 안내 Melon Company가 운영하는 음악 서비스입니다. 다른 사이트 더보기 Lecture (bars 101) Roy Dean 앨범 The Big Kid... 2010.09.03. The Lecture Yasuhisa Inoue 앨범 Magia Recor... 2018.08.22. Lecture Pauke Schaumburg 외 3명 앨범 Lecture 2014.09.05. The Lecture Sober 앨범 Short-cuts! 2007.01.01. Lecture Louis Logic 앨범 Debacle in ... 2002.03.26. The Lecture Link 앨범 Only 1 2010.12.07. The Lecture Rock Daddy Rock 앨범 Silly Short... 2008.01.01. The Lecture Eyvind Andreas Skeie 외 2명 앨범 Ida's Diary 2016.04.25. Lecture Happy-go-lucky 앨범 Fellow 2007.01.01. Lecture The Fractured Dimension 앨범 Towards the... 2008.01.01. The Lecture Nine 앨범 Kissed By T... 2009.03.17. The Lecture Antony Muhammad 앨범 Out of Dark... 2009.01.14. Lecture (No Club Mix) Obscenity Trial 앨범 That Night 2008.05.16. The Lecture Ye Avant Gardeners 앨범 Ye Church O... 1983.01.01. Lecture Zen Music Garden 앨범 Meditative ... 2017.02.06. Lecture (Lecture) Height Man 앨범 Dont Believ... 2017.08.29. The Lecture Mason Lister 앨범 Show Me 2019.03.22. Lecture (Remix Version) Pycho 앨범 Rail 10 (Re... 2017.05.08. Lecture Shulo Night 앨범 Night 2018.10.09. Lecture Pandaleon 앨범 Atone 2016.07.11. 더보기
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