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수학공부하자.. 1. 벡터의 기초. https://youtu.be/2nrmRAD_gog ##벡터 = 공의 힘 + 방향 ##벡터는 평행이동하면 같은 벡터 ##4,3의 위치 벡터 시점 0,0 종점 4,3 / 벡터의 크기는 5 ##단위벡터 크기가 1인 벡터를 단위벡터라하고 헷 기호를 붙여 쓴다. 축과 나란한 방향의 단위벡터가 중요한데 이를 j.i라 이름을 따로 붙였다. ##벡터의 합 평행사변형법 /(연두색 평행이동)/ -> 삼각형법 : 맞물린지점 초록색 백터의 시점과 연두색 벡터의 종점을 가르키는 벡터가 합이된다. 단위벡터와 곱해준 값이다. 따라서 두 벡터를 더해주려면 각각의 같은 단위 벡터끼리 더해주면 된다. 1. 벡터의 뺄셈 : 거리벡터의 사용법 https://youtu.be/I8kbvaZFNg8 뺄셈 증..

from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np https://gaussian37.github.io/dl-pytorch-pytorch-install/ PyTorch 설치 및 colab 사용 방법 gaussian37's blog gaussian37.github.io 먼저 colab 메뉴의 runtime → Change runtime type을 선택해서 GPU를 선택해 줍니다. 딥러닝을 사용하..

[선형회귀를 위한 수학 로드맵] 1. 미분 - 미분 계수 x가 변화할때 y의 변화량 도함수 : 기울기 ** 최적화 문제를 풀기위해 미분을 하는 이유는 업데이트 방향을 정해주기 위함. 예시) + 로가면 값이 더 커질거야 -로가면 값이 더 커질거야 도함수에 -를 붙인다면 값이 작아지는 방향을 알려줌 -4일때 +로가야 값이 작아짐 2일때 -로 가야 값이 작아짐 이것을 다항변수에 적용해보자 미분을 이용해 가장작은 점을 찾아보자. 칸토 ? 로그 스케일 :: 가운데로 optimal point 되는 과정 보기위해 로그 취해줌? gradients : 기울기 x증가량 분의 y증가량을 벡터로 편미분을 표현한것 그라디언트에 마이너스를 취해서 가장 작은 방향을 취한다. : 최적화 ! 차원을 좀더 높여서 .. 2. Jacobi..

https://youtu.be/hqqmIemBbvw [행렬] 1차원 벡터 2차원 행렬 3차원 텐서 행렬이 중요하다 ! 컴터의 메모리구조는 행렬 형태로 표현가능함. 표 형태 -> 행렬 이미지도 행렬로 표현가능 예 행렬의 덧셈 행렬의 곱 이미지도 가능 . [Numpy] https://youtu.be/k4bTgociqZ8 1.덧셈 2.곱셈 (* colab 뭐야) https://youtu.be/v19SzGMOd2c 쥬피터노트북 공유? shift + enter 실행 함수찾기 ::: 단어. + 탭 GPU 연결 Setting // Edit - Notebook Settings 깃헙에 있는 쥬피터노트북 바로 불러올수 있음 . 링크 잘 쓰면 됨. 깃헙에 저장도 가능 다시 돌아와서 numpy 실습 음 .. size는 4개의..

- 패스트캠퍼스 수학적으로 접근하는 딥러닝 CH01/ 01 - 1 01. 딥러닝 공부 방법 ! - 딥러닝 컨셉 - cnn , rnn basic concept - 딥러닝 프로젝트 실행해보기 HOW deep leaning works 어떻게 왜? 딥러닝 원리에대해 이해해야한다. but 이런 프레임워크를 사용한다면? 딥러닝 프로젝트를 하는데 없어선 안 되지만 학습엔 독이 된다. -> 사용하지 않을 것 . 소프트웨어 보편적 flow 어떤 데이터 주어졌을 때 어떤 접근할거다 ??? 위의 단계를 따른다. 추상적으로 필요한것 분석 . / 디자인한다 . /실제로 만든다 . /테스트 실행한다.(--> 텐서플로와 같은 프레임워크의 역할 : 구체화 시킬 때 ) (딥러닝 설계) ******* 이부분이 중요하다 ! 분석 해석 이..

선형함수를 행렬로 표현해보고 가중치를 곱해주는 !! 가중치 행렬을 파이썬으로 실행해본다. https://replit.com/ Replit: the collaborative browser based IDE Run code live in your browser. Write and run code in 50+ languages online with Replit, a powerful IDE, compiler, & interpreter. replit.com ##arry # deepleaning #93p import numpy as np X=np.array([[-1.7,-10.3,0,0,1,1],[-7.7,4.7,0,1,0,1],[9.3,5.7,0,0,1,1]]) W=np.array([2,-2,0.5,0.2,0.1..

>>딥러닝 심층 신경망..레이어 ..은닉층 머신러닝의 일종으로 인간의 노의 신경망에서 착안한 인공신경망을 의미한다. 즉 신경망 구조로 학습하는 머신러닝을 딥러닝이라고한다. 뉴런을 층층이 쌓은 모델에 데이터를 전파시키고 : 순전파 그 예측과 정답의 차이를 역전파시켜 피드백하고 수정하는 과정을 통해 학습니다. 딥러닝에서 딥이란 신경망의 층이 많아 모델의 학습과정이 깇다는 의미. 은닉층의 수가 많을 때 깊다고 한다. - 예측하는 값이 연속 값이면 회귀, 이산 값이면 분류 - 머신러닝의 학습 종류 -지도 : 데이터에 라벨이 있다 -비지도 : 데이터에 라벨이 없다 -반지도 -강화학습 (모델의 선택에 따라 보상 혹은 벌점) >> 신경망기초 데이터를 활용해 모델을 만들고, 모델을 활용해 새로운 데이터를 예측해보자. ..

https://mcode.co.kr/video/list?viewMode=view&idx=19 메타코드M 무료 데이터/코딩 온라인 교육 플랫폼 SKY + 대기업 현직자분들이 무료로 강의를 진행해주시고, 수료증까지 발급 가능한 플랫폼입니다. mcode.co.kr AL : 인공지능 : 인간 지능 인공적 구현 ML : 기계학습 : 데이터 기반 학습 : decision rule 만듬. 요즘 기계학습 : 데이터와 결과를 넣음 . 학습방법을 만들어줌 . 결과를 얻음 ::: 새로운 질문에 대응가능 DL : 딥러닝 = 심층학습 : 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리 : 여러 비선형 변환기법 활용 기계학습 알고리즘을 고도화 시킨 것 강화학습은 뭐지? - 기본 개념 1 Calculus Linear Alge..