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데이터 분석 일지
[Deep Learning] Probabilistic Perspective
0. Introduction 딥러닝의 목적은 가상의 함수를 모사하여 원하는 출력 값을 반환하는 신경망의 파라미터를 찾고자 하는 것이다. 따라서 지금까지 gradient descent, back-propagation, feature vector 등에 대해 다뤄보았다. 이 생각을 확장시켜야 한다. 세상은 확률에 기반한다. 예를 들어 아래의 그림과 같은 모호한 그림을 보았을 때, 토끼라고 인식할 확률과 오리라고 인식할 확률을 비교하여 더 높은 확률을 가지는 쪽으로 인식하게 된다. 이러한 것도 확률분포라고 할 수 있다. 지금까지는 함수를 모사하는 것이었지만 앞으로는 확률분포를 모사하도록 학습시켜야 한다. 함수를 모사하는 방법에서는 deterministic target 값을 예측했었다. 시야를 조금 더 넓혀..
Lecture or Textbook Review/Deep Learning
2024. 2. 23. 21:40