Activation Function (2) 썸네일형 리스트형 EECS 498-007 / 598-005 Lecture 10 : Training Neural Networks (Part 1) 강의 링크 https://www.youtube.com/watch?v=lGbQlr1Ts7w&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=10 강의 슬라이드 https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture10.pdf 이번 시간부터는 신경망을 제대로 학습시키기 위해 해야 할 것들에 대해 알아볼 것인데, 이번 시간에는 위 3 가지 사항 중, 첫 번째 것만 강의하고 나머지 2개는 다음 강의에서 강의할 것이다. Activation Function은 신경망에 Non-Linearity를 추가해주는 매우 중요한 역할을 수행하는데 Activation Function으로는 여러 가지를 사용할 수 있다. 먼저 .. EECS 498-007 / 598-005 Lecture 5 : Neural Networks 강의 링크 https://www.youtube.com/watch?v=g6InpdhUblE&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=5 강의 슬라이드 https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture05.pdf Linear Classifier는 간단한만큼, Geometric Viewpoint나 Visual Viewpoint에서 확인할 수 있듯이, 한계가 많다. 이러한 한계는 Feature Transform으로 어느 정도 극복이 가능하지만, 현실적으로 고차원의 데이터를 적절히 Feature Transform 하기 위해서는 고려해야 할 것이 한 둘이 아니다. 그래도 Feature Transfo.. 이전 1 다음
