분류 전체보기 (10) 썸네일형 리스트형 Linear Regression Ian goodfellow의 Deep Learning 책을 공부하던 중 5.1.4절에서 Linear Regression의 내용이 상당히 불친절한 수식전개로 구성되어 자세히 들여다보았고, 공부한 내용을 적어봅니다. 먼저 Linear Regression의 수식분석을 들어가기 전에 이것이 무엇인지 간단하게 짚고 넘어가겠습니다. Linear Regression은 '선형 회귀 ' 로써 주어진 데이터를 대표한다고 할 수 있는 한개의 직선을 찾아내는 것을 의미합니다. 위의 사진은 데이터를 2차원의 좌표평면에 흩뿌려진(scatter된) 데이터를 대표하는 한개의 직선(파란선)을 그은 것입니다. 선형 회귀는 기계가 한번에 저 직선을 찾아낼 수는 없기 때문에, 직선방정식(1차방정식;linear인 이유)의 계수를 천천히 수정.. Generative Adversarial Nets 본 글은 Ian J.Goodfellow의 Deep Learning책과 14년도에 발표된 Generative Adversarial Nets의 내용을 기반으로 작성되었으며 제 주관적인 의견이 반영되어있습니다. 현재 시점에서, 약 2512건의 논문에 reference로 등록된 Generative Adversarial Net을 간단한 논문 소개, 모델설명을 한 후, 수학식들을 전개해가면서 수학적으로 접근해보도록 하겠습니다. Generative Adversarial Net (이하 GAN)은 14년도에 Ian J.Goodfellow가 NIPs에서 발표한 생성모델입니다. GAN이 어떻게 데이터를 생성해내는지 직관적으로 이해하기 위하여 구조를 그려보면 아래와 같습니다. GAN의 구조도에 GAN의 동작원리 이해를 위하여.. 이전 1 2 다음
