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[과학자의 단어장] 시리즈는 우매한 나를 위하여 공부한 영어 지식을 바탕으로 작성됩니다. 등장하는 문장은 제가 직접 작문하는 것이라 영어 고수분들의 눈에는 상당히 어색하게 보일수 있습니다. 전문적인 상황에서의 도움이 필요하다면 영어/회화 전문 블로거들의 글을 통해 더블체크하시길... 보통 full이라는 표현부터 생각나기 마련이지만 packed라는 표현을 사용할 수도 있다. 나 스케쥴이 이미 꽉 차있어. My schedules are already packed 방 안에 사람이 가득 차있어. The room is packed with people 지하철에 사람이 빽빽히 차있다. Subway is packed with people
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Vector는 소문자 bold체로 나타냅니다(v) 소문자이면서 bold체가 아닌 경우(a)는 상수를 나타냅니다. 제곱이나 아래첨자를 업데이트 하지만 티스토리 블로그 특성상 작성이 불편하기 때문에 오타가 있을 수 있습니다. multiple은 기호(x)로, 내적(dot product)은 기호 (∙)로 표시합니다. 구체적인 내용에 대한 전달이 아니라 기초적인 선형대수학의 정리를 모아놓는 포스팅입니다. 작성되는 포스팅은 모두 인프런 - 타블렛깍는노인 조범희님의 강의를 바탕으로 작성했습니다. 2023.05.25 - [Background/Math] - 선형대수학 용어 및 기초 이론 정리/모음 선형대수학 용어 및 기초 이론 정리/모음 Matrix는 대문자 bold(A), Vector는 소문자 bold체로 나타냅니다(..
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Matrix는 대문자 bold(A), Vector는 소문자 bold체로 나타냅니다(v). 소문자이면서 bold체가 아닌 경우(a)는 상수를 나타냅니다. 제곱이나 아래첨자를 업데이트 하지만 티스토리 블로그 특성상 작성이 불편하기 때문에 오타가 있을 수 있습니다. linear system : 우리가 중고등학교때 배운 선형 방정식을 linear system(=linear equations)라고 부른다. (그림1. 참고) non-linear system : x2 y2 등의 제곱형식을 가져 그래프가 선형식이 아닌 경우는 non linear system이라고 한다. 선형대수학은 이름에서부터 그렇지만, non-linear system에 대해서는 다루지 않는다. coefficient matrix : linear sys..
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https://biomadscientist.tistory.com/61 [오일석 기계학습] 10.4 - 확률 그래피컬 모델 RBM과 DBN (1) DeepConv-DTI 논문을 읽는데 Deep Belief Network(이하 DBN)이라는 모델이 등장한다. 읽어보니 Restricted Boltzmann Machine(이하 RBM)을 여러층 쌓아 만든 확률적 분포 생성모델 뭐시기 하는데 도저히 한줄도 이해 biomadscientist.tistory.com https://biomadscientist.tistory.com/62 [오일석 기계학습] 10.4 - 확률 그래피컬 모델 RBM과 DBN (2) https://biomadscientist.tistory.com/61 [오일석 기계학습] 10.4 - 확률 그래..
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기계학습에서 널리 사용되는 분포로는 가우시안분포와 베르누이분포, 이항분포가 있다. 이 분포들은 1개 또는 2개의 매개변수로 분포 형태를 쉽게 조절할 수 있다. 가우시안 분포(Gaussian distribution) 가우시안 분포는 평균(μ)과 분산(σ2)을 나타내는 2개의 매개변수로 분포 형태가 정해진다. 가우시안 분포 중 평균이 0 분산이 1인 분포를 특히 정규분포(normal distribution)라고 한다. 가우시안 분포는 N(x; μ, σ2)또는 N(μ, σ2)으로 나타낸다. 세미콜론 앞에는 확률변수를, 세미콜론 뒤에는 분포를 나타내는 매개변수를 나타낸다. 자연적으로 발생하는 현상들은 주로 가우시안 분포와 유사한 형태를 나타낸다. 예를들어 사람의 키, 영상에 나타나는 잡음 신호, 성적 등이 대표..
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https://biomadscientist.tistory.com/61 [오일석 기계학습] 10.4 - 확률 그래피컬 모델 RBM과 DBN (1) DeepConv-DTI 논문을 읽는데 Deep Belief Network(이하 DBN)이라는 모델이 등장한다. 읽어보니 Restricted Boltzmann Machine(이하 RBM)을 여러층 쌓아 만든 확률적 분포 생성모델 뭐시기 하는데 도저히 한줄도 이해 biomadscientist.tistory.com 지난 포스팅에서는 RBM의 기본적인 구조와 RBM에서 각 입력벡터 P(x)의 발생 확률분포를 얻는 방법을 공부하였다. 이번 포스팅에서는 얻어진 P(x)값을 이용해서 어떻게 RBM을 학습시킬지에 대해서 포스팅해보려 한다. 2. RBM 학습 RBM의 목적은 훈..
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DeepConv-DTI 논문을 읽는데 Deep Belief Network(이하 DBN)이라는 모델이 등장한다. 읽어보니 Restricted Boltzmann Machine(이하 RBM)을 여러층 쌓아 만든 확률적 분포 생성모델 뭐시기 하는데 도저히 한줄도 이해가 안가더라. 예전부터도 도대체 이놈의 RBM만 나오면 무슨말인지 이해를 도저히 못하겠었는데 이번기회에 확실하게는 아니더라도 개념이라도 잡고 가야겠다는 생각이 강하게 들어서 일단 다 제쳐두고 오늘은 이 RBM과 DBN의 개념에 대해 공부해보기로 하자. 먼저 RBM의 기본 시작은 BM부터다. 다음 그림을 통해 BM과 RBM의 개념을 이해하자 BM은 입력층으로 사용되는 가시 노드(visible node)와 출력층의 은닉 노드(hidden node, la..
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https://biomadscientist.tistory.com/51 [오일석 기계학습] 2.2 수학 - 확률과 통계 - 베이즈 정리 https://biomadscientist.tistory.com/47 [오일석 기계학습] 2.2 수학 - 확률과 통계 - 곱 규칙과 전확률 규칙 기계학습이 다루는 데이터는 주로 '불확실성'을 가지고있는 실생활로부터 온 데이터들, 따라서 biomadscientist.tistory.com 이전 포스팅에서 베이즈 정리에 대해 공부하였다. 베이즈 정리를 설명하기 위한 문제에서 우리는 재수가 좋게도 모든 상황에 대한 확률을 명확하게 알 수 있었다.(사전확률, 우도, marginal likelihood 등) 그리고 그로부터 쉽게 계산하지 못하는 사후확률을 계산할 수 있었다. 그러나 ..
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본 포스팅은... 주인장 개인 중간고사 공부를 위해 지극히 개인적으로 작성하는 개인주의포스팅이니 정리도 두서없이 할거고 내가 이미 이해하고 있는 개념들에 대해서는 설명 없이 넘어갈수도 있으므로.. 시작부터 헛소리를 많이적는게.. 개인주의알레르기가 있는 어쩌구 저쩌구 손님분들께서는 뒤로가기를... 모든 내용은 강원대학교 고갑석 교수님 강의를 바탕으로 작성됩니다. https://ee.kangwon.ac.kr/ee/professor/professor.do?mode=view&key=$cms$IwBgHMDsxA& 교수 | 전자공학과 ee.kangwon.ac.kr 1. Bayesian Decison Theory 기본 개념 컴퓨터 계산을 통해 optimal decision을 내리는 task에는 필연적으로 uncert..
해당 포스팅은 공부가 많이 되지 않았을 시절에 작성한 것이라 지금 보니 부족한 내용도 보이고 설명이 매우 미흡합니다. 아래 포스팅을 확인해보면 더욱 잘 설명된 initialization 방식들을 확인할 수 있습니다. https://reniew.github.io/13/ 가중치 초기화 (Weight Initialization) An Ed edition reniew.github.io Xavier initializer는 Neural Network에서 사용하는 weight initialization 방법이다. Xavier Glorot에 의해 고안된 방법이라 이러한 이름이 붙었다. 이 초기화 방법은 각 layer에서의 activation function에 의해 activation 된 weight 값의 결과(acti..
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