뉴럴 네트워크 & 뉴런 - units 개수와 weight shape 이해하기!
오마이갓... 드디어 시원하게 벡터와, 뉴럴넷 이미지를 연관시켜서 이해함. 그동안 그렇게 봐도 이해가 안 됐던 데는 이유가 있었음. 다시 한번 뉴럴넷 (input layer - hidden layer - output layer 로 이루어진) 과 벡터를 함께 보면서 이해를 해보자. 우선, 딥러닝에서는 모든 것이 colum vector 기준. 예를 들어서 우리가 데이터 하나를 가지고 있는데, Features 가 3개가 있다. 이걸 벡터 혹은 행렬로 나타내라고 한다면 $\begin{bmatrix} x_{1} \quad x_{2} \quad x_{3}\end{bmatrix}$ 가 자연스럽게 느껴짐 (나만 그런가..?). 그렇지만 벡터에서는 colum vector 기준이기 때문에 $\begin{bmatr..
Deep learning (일반)
2019. 10. 5. 19:54
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- GPTZero
- language model
- Contextual Embedding
- nlp
- LM
- 뉴럴넷
- Bert
- 언어모델
- transformer
- word embedding
- weight vector
- Elmo
- Pre-trained LM
- 워터마킹
- 벡터
- Attention Mechanism
- neural network
- neurone
- Neural Language Model
- Statistical Language Model
- cs224n
- 뉴런
| 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 |
글 보관함