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[Math for Deeplearning] More ProbabilityA.I/Study 2023. 7. 21. 05:25
글을 시작하기 앞서, 이 글은 Math for Deeplearning (Ronald T. Kneusel)을 읽고 정리한 글임을 밝힙니다. Probability Distributions Probability Distributions는 필요에 따라 값를 생성하는 함수로 여겨지곤 한다. 값은 랜덤하게 생성되며 (어떤 값이 나올지 모르기 때문에 랜덤이라고함), 어떤 값의 likelihood는 일반적인 형태를 따른다. 딥러닝에서는 모델 학습 전에 가중치를 초기화하기위해 probability distributions를 사용한다. 이때 주로 normal distribution이나 uniform distribution을 사용한다. Discrete Probability Distributions Discrete distr..
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[Math for Deeplearning] Linear AlgebraA.I/Study 2023. 7. 8. 17:27
글을 시작하기 앞서, 이 글은 Math for Deeplearning (Ronald T. Kneusel)을 읽고 정리한 글임을 밝힙니다. Scalar, Vector, Matrix, 그리고 Tensor Scalars Scalar는 우리가 일반적으로 사용하는 숫자다. (예: 7, 42, 𝝅 등) 일반적으로 scalar variables는 Bold 처리되지 않은 소문자로 표시된다. $$ x = 1 $$ Vectors Vector는 숫자로 구성된 1차원 array이다. 수학적으로, vector는 가로와 세로 방향을 가진다. 가로 방향일 경우 row vector라고 불리며, 다음과 같이 표현된다. $$ \textbf{x} = [x_0, x_1, x_2 ] $$ 세로 방향의 경우 column vector라고 불린다..
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[Math for Deeplearning] ProbabilityA.I/Study 2023. 7. 1. 19:16
글을 시작하기 앞서, 이 글은 Math for Deeplearning (Ronald T. Kneusel)을 읽고 정리한 글임을 밝힙니다. 기본 컨셉 Probability은 어떤일이 일어날 가능성을 측정하는 0과 1사이의 숫자이다. 만약, 무언가 일어날 가능성이 없다면, Probability는 0이다. [0, 1]은 각 양끝 값을 포함하는 범위를 의미한다. Sample space는 discrete set (이산적인 집합) 또는 Event의 모든 결과들을 표현하는 연속적인 범위이다. Event는 발생하는 무언가, 즉 사건이며, 각 Event들은 Sample space에서 Sample이라고 불린다. 예를 들어 동전 던지기의 결과를 확률로 표현할 때, 앞면을 H, 뒷면을 T로 나타내자. 그럼 Sample spa..