모델 2

[ML] 머신러닝 기초 (2) 머신러닝 기본 용어 정리

행렬(Matrix) vs 벡터(Vector) VS 스칼라(Scalar) 머신러닝에서 벡터와 행렬은 그리고 스칼라는 데이터를 표현하고 처리하는 데 사용되는 기본적인 수학적 구조입니다. 행렬(Matrix) 정의 : 행렬이란 숫자들을 행과 열로 구성된 직사각형 형태로 배열한 것입니다. 이는 여러 숫자들을 모아서 한번에 표현할 수 있다는 것인데, 다량의 데이터를 한번에 표현할 수 있는 좋은 수단이라는 것을 의미합니다. 이로 인해 머신러닝에서 행렬은 데이터 세트를 표현하거나 여러 데이터 포인트를 동시에 처리하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어, 여러 데이터 포인트가 각각의 행으로 구성되고, 각 행의 열이 다양한 특성을 나타내는 형식입니다. 표현 : 행렬은 행(row)과 열(column)로 구성됩니다. 예를 들어,..

ML 2024.01.31

[Computer Vision] GAN(Generative Adversarial Nets) 논문 리뷰 및 구현 (2)

이전글 ) GAN 논문 리뷰 [DL-Papers] GAN(Generative Adversarial Nets) 논문 리뷰 및 구현 (1) 지금까지 논문 스터디 학회 활동과 개인적으로 정리했던 논문들을 하나씩 올려보려고합니다. 과거에 정리한 글을 올리면서 잊어버렸던 내용을 상기시키면서 조금씩 부족한 부분을 최대한 수정 mz-moonzoo.tistory.com GAN 요약 G: Generative model GAN은 생성모델로 이미지, 음성, sequentail data등 원하는 형태의 데이터를 만드는 모델이다. Discriminative model을 상대로 완벽하게 속이고자 한다. -> training data의 분포를 모사함 D: Discriminative model 실제 데이터와 생성 모델이 만들어낸 데..

DL/Computer Vision 2023.01.17