오토인코더의 모든 것-3) 도입부의 marginal likelihood에 대하여
해당 내용을 이해하기 위해서는 기초적인 수준의 조건부 확률, 베이지안 룰, 결합확률변수와 주변확률변수에 대한 이해가 있어야합니다. 1. 결합확률 변수에 대한 강의는 아래 김성범교수님의 강의를 보시거나 https://www.youtube.com/watch?v=niob_ZRZeJs 2. KMOOC에서 여인권교수님의 8주차 강좌를 통해서 결합확률변수와 주변확률변수에 대한 선수지식을 습득하시길 바랍니다. http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SookmyungK+SM_sta_004k+2019_03SM_02/course/ 강좌 | SM_sta_004k | K-MOOC www.kmooc.kr 3. 조건부 확률에 대한 개념이 없다면 주인장의 블로그 글을 참고하시거나 https://biom..
Background/Math
2023. 1. 27. 14:48
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
TAG
- MorganCircularfingerprint
- 제한볼츠만머신
- 백준
- kl divergence
- 기계학습
- MLE
- ai인공지능
- manim library
- manim
- 3b1b
- eigenvalue
- 선형대수
- 파이썬
- vae
- 이왜안
- marginal likelihood
- kld
- MatrixAlgebra
- elementry matrix
- ai신약개발
- 베이즈정리
- 인공지능
- eigenvector
- Manimlibrary
- Matrix algebra
- 최대우도추정
- 3B1B따라잡기
- variational autoencoder
- 오일석기계학습
- manimtutorial
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함