Learning/머신러닝 썸네일형 리스트형 Bayesian inference key terms To understand Bayesian inference, it's important to understand the following key terms: Prior probability: This is the probability of an event or parameter before we have observed any data or evidence. It reflects our initial beliefs, knowledge, or assumptions about the event or parameter. Likelihood: This is the probability of the observed data or evidence given the event or parameter.. 더보기 Convolutional Neural Networks 머신러닝은 CS231n의 강의순서대로 정리할 예정입니다. 현재는 중간고사가 끝난 상태라 애매하게 CNN부터 포스팅을 시작하지만 나중에 강의목록 전체를 정리하겠습니다. 퍼셉트론, 역전파, loss 및 activation function, optimization, regularization 에 대한 지식이 필요합니다. 개인 정리용이므로 왠만하면 다른 포스트보는걸 추천합니다 :) Fully connected Neural Network (대표적인 Neural Networks) Fully connected Neural Network은 한 계층(layer)의 모든 뉴런을 다른 계층의 모든 뉴런에 연결하는 일련의 완전히 연결된 계층(layer)으로 구성됩니다. 주요 장점은 "구조에 구애받지 않는것"입니다. 즉, 입력.. 더보기 이전 1 다음
