분류 전체보기 (38) 썸네일형 리스트형 [모두를 위한 딥러닝]Lab 09-01. ReLU [모두를 위한 딥러닝] Lab 08-02. Multi Layer Perceptron [모두를 위한 딥러닝] 08-01. Perceptron [모두를 위한 딥러닝]Lab 07-02. MNIST_Introduction [모두를 위한 딥러닝] Lab 07-01. Tips https://drive.google.com/file/d/1ZYeKieAQdZqTRKStQcI9h4bK19DTh36Y/view?usp=sharing [모두를 위한 딥러닝] Lab-06. Softmax Classification discrete Probability distribution 이산적 확률 분포 - 정수의 값 - 예: 주사위(uniform ditrinution: 확률 동일) , 가위를 냈을 때 상대방이 다음 뭐낼지(동일분포가 아닐 수도 있음 - - 정규분포(pdf): 면적이 확률의 값. 어떠한 값의 확률은 알 수 없다. - 이산형 같은 경우에는 각 값의 확률을 알 수 있다. softmax 함수 적용: 예전에 철수가 가위를 냈을 때 다음 주먹이 올 확률(랜덤, 사람마다 일정한 패턴 존재) p(주먹|가위) / p(가위|가위) / p(보|가위) 이런 확률 분포를 근사할 때 뉴런 네트워크 등 이용 softmax: max 값을 뽑는데 soft하게 뽑아줌 기존 max를 뽑는 방법 softmax: 합이 1이 되도록 Cross En.. [모두를 위한 딥러닝] Lab-05. Logistic Regression [모두를 위한 딥러닝] 04-2. Loading data 이전 1 2 3 4 5 다음
