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[CS231n] Lecture 7writing
2021.07.28 -
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[CS231n] Lecture 6writing
2021.07.28 -
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[CS231n] Lecture 5writing
2021.07.28 -
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[CS231n] Lecture 4writing
2021.07.28 -
https://reniew.github.io/13/
Weight Initialization (Xavier, He)https://reniew.github.io/13/
2021.07.25 -
✍️ Q4 : Two-Layer Neural Network Affine layer : fowrad / backword 문제를 해결하기에 앞서, Affine layer가 어떤 식으로 구성되어 있는지 확인해보자. 위 사진에서 볼 수 있는 것처럼, Affine 계층은 여러개의 input값을 받아서, 여러개의 output값을 출력하는 양상을 띄고 있다. 해당 layer를는 intput, weight, bias로 구성되어있고 각각이 선형결합된 결과로 output이 출력된다. 수식으로 나타내면 다음과 같다. $$Y = XW + b$$ 이때 $X$는 input으로 N x D matrix, $W$는 weight로 D x M matrix, $b$는 bias로 dimension이 M인 vector로 가정하자. foward..
[CS231n] Assignment1✍️ Q4 : Two-Layer Neural Network Affine layer : fowrad / backword 문제를 해결하기에 앞서, Affine layer가 어떤 식으로 구성되어 있는지 확인해보자. 위 사진에서 볼 수 있는 것처럼, Affine 계층은 여러개의 input값을 받아서, 여러개의 output값을 출력하는 양상을 띄고 있다. 해당 layer를는 intput, weight, bias로 구성되어있고 각각이 선형결합된 결과로 output이 출력된다. 수식으로 나타내면 다음과 같다. $$Y = XW + b$$ 이때 $X$는 input으로 N x D matrix, $W$는 weight로 D x M matrix, $b$는 bias로 dimension이 M인 vector로 가정하자. foward..
2021.07.22 -
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[CS231n] Lecture3Writting
2021.07.22 -
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[CS231n] Lecture2Writting
2021.07.22