카테고리 없음 Matrix calculus - 728x90 반응형 matrix cookbook.pdf 0.66MB https://explained.ai/matrix-calculus/ The matrix calculus you need for deep learning Most of us last saw calculus in school, but derivatives are a critical part of machine learning, particularly deep neural networks, which are trained by optimizing a loss function. This article is an attempt to explain all the matrix calculus you need in o explained.ai https://www.youtube.com/watch?v=iwKqJ15vyCM https://darkpgmr.tistory.com/141 벡터 미분과 행렬 미분 논문을 읽거나 어떤 이론을 이해할 때, 그리고 자신이 수식을 전재할 때 종종 벡터, 행렬에 대한 미분이 필요한 경우가 종종 있습니다. 저의 경우는 주로 함수 최적화 기법(Least Squares, Weighted Lest darkpgmr.tistory.com https://calofmijuck.tistory.com/17#recentEntries (매우매우매우매우매우매우 좋음) Back-propagation on Affine Layers 딥러닝을 하다 보면 affine layer를 반드시(!) 만나게 된다. Vectorized input/output에 대해 back-propagation을 처음으로 적용하게 되는 대상이기도 하다. 이 글은 딥러닝이나 affine layer의 역할을 설명하려.. calofmijuck.tistory.com 반응형 공유하기 게시글 관리 비룡의 컴퓨터이야기 Contents 댓글 0 + 이전 댓글 더보기
