[TIL] 21/01/20

오늘의 TIL

 

 

퍼셉트론 목적함수의 정의

퍼셉트론의 목적함수를 설계할 때는 아래와 같은 조건을 모두 만족시켜야 합니다.

• $J(w) >= 0$이다.
• $w$가 최적이면, 즉 모든 샘플을 맞히면 $J(w) = 0$이다.
• 틀리는 샘플이 많은 $w$ 일수록 $J(w)$는 큰 값을 가진다.

 

pytorch의 여러가지 연산들

전치(transposing), 인덱싱(indexing), 슬라이싱(slicing), 수학 계산, 선형 대수, 난수(random number) 등과 같은 100가지 이상의 Tensor 연산은 여기 http://pytorch.org/docs/torch 에 설명되어 있습니다.

 

알고리즘 문제 풀이 재개

til도 진행하면서 하루에 한개씩 알고리즘 문제를 풀도록 하겠습니다.
문제들은 프로그래머스에 수록되어 있는 문제를 위주로 진행할 예정입니다.

 

은닉층의 깊이에 따른 변화

공간을 접어가면서 최종 계층에서 직선으로 나눌 수 있도록 학습합니다.
각 은닉층은 입력공간을 어디서 접을지를 지정합니다.
지수적으로 많은 선형적인 영역 조각이 생긴다고 볼 수 있습니다.
다층 퍼셉트론은 손실 함수를 여러 계층에 적용시키기 위해 오류 역전파를 이용합니다.

 

다층 퍼셉트론 시각화

https://playground.tensorflow.org