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선형대수학 개요 선형대수학 개요 한때 학교에서 선대를 A+ 받고 신났던 적이 생각난다. 하지만 시간이 지나며, 여러 논문들과 자료들을 보며 나는 선대에 대한 개념의 이해조차도 제대로 되어있지 않다는 생각이 계속 들었다. 고유값 분해도 왜 해야 하는지도 잘 이해가 가지 않았고, 이 때문에 이를 응용한 PCA라는 기초 개념조차 제대로 이해할 수 없었기 때문이다. 그래서 항상 선대를 언젠가 한번 날 잡고 공부를 제대로 다시 해봐야겠다는 생각을 항상 했었는데, 굉장히 설명도 쉽고 좋은 유튜브 강의를 찾아서 이를 베이스로 선형대수학의 핵심 개념들을 재정리 해보고자 한다. 선형대수학이란? 선형대수학이란 말 그대로 “선형 방정식”을 푸는 수학의 분야로 여기서 “선형”이란 직선처럼 일관되고 단순한 관계나 패턴을 의미한다. 즉, $ax.. 2023. 9. 25.
Docker with WSL 윈도우에서 딥러닝 학습을 위해 Tensorflow나 Pytorch를 설치하는 경우도 있지만, 일반적으로 WSL(Linux) 환경에서 개발을 하기 때문에 Docker를 이용해 이미지를 받아 Tensorflow나 Pytorch 환경을 만드는 편이 훨씬 편하다. 그렇기 때문에 Docker를 통해 WSL에 환경을 생성하는 것을 간단히 정리해보고자 한다. 가장 먼저 WSL에 환경을 만들어야 하기 때문에 WSL을 설치해야한다. WSL 설치는 Microsoft에서 잘 정리해 놓은 글이 있으니 이를 따라서 가면 쉽게 설치 가능하다. (물론 Docker 사용법도 있다.) https://learn.microsoft.com/ko-kr/windows/wsl/install WSL 설치 wsl --install 명령을 사용하여 .. 2023. 4. 16.
월가아재의 제 2라운드 투자 수업 평소 자주 보던 월가아재라는 경제 유튜버의 책이 출간되어 구매해 읽어보았다. 출간된 책은 유튜브에서 한 내용 중 본인이 중요하다 생각하는 부분만을 정리해 출간하였다고 한다. 월가아재 채널이 투자할 때 보기 좋다는 얘기를 많이 들어서 예전부터 모든 영상을 쭉 봐보려 했지만, 볼 때마다 분명 영상의 내용과 질이 참 좋다는 것은 잘 알겠는데, 월가아재의 목소리가 엄청 차분하다보니 계속 졸려서 미뤄두었는데 마침 책으로 출간되어 바로 구매해 재미있게 읽었다. 또 재미있게도 학부 시절 열심히 읽었던 알고리즘 문제 해결 전략을 저술한 구종만씨가 추천서에 써있어서 반가웠다. 책은 크게 2부분으로 나뉘어졌는데, 전반부는 투자 입문서이고, 후반부는 경제적 자유와 행복과 관련된 자기 개발 느낌의 내용이었다. 투자 관련 부분.. 2023. 3. 11.
10. Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets RNN이란 Recurrent Neural Network로 순차적(Sequential) 데이터를 처리하는데 특화된 신경망이다. 이는 Width, Height에 따라 손쉽게 확장되는 Convolution과 비슷하게 RNN의 경우는 Data의 길이에 따라 손쉽게 확장 가능하며 가변 길이 데이터도 처리 가능하다. RNN과 Parameter Sharing 일반 Multilayer 모델에 Sequential Data를 적용시에는 각 sequence마다 다른 Parameter를 적용해야 하며 이는 다음과 같은 문제를 야기한다. Train 때 학습하지 못한 길이의 데이터에 대해서는 일반화가 불가 시간의 서로 다른 지점에서 statistical strength를 공유 불가능 하지만 RNN은 Parameter Sharin.. 2022. 12. 20.
9. Convolutional Neural Networks 작성중 2022. 12. 20.
7. Regularization for Deep Learning https://rustic-sky-8dc.notion.site/7-Regularization-for-Deep-Learning-38495a7ec08d46538442fd04f8ec0957 7. Regularization for Deep Learning Parameter Norm Penalties rustic-sky-8dc.notion.site 정리 중.. 2022. 12. 20.