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Y = tf.placeholder(tf.float32) hypothesis = X * W cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - Y)) # Gradient Descent learning_rate = 0.1 gradient = tf.reduce_mean((W * X - Y) * X) descent = W - learning_rate * gradient update = W.assign...

방법중의 하나로 사용되고 있는 경사하강법에 대한 유튜브비디오를 소개한다. 기본부터 고급이론인 Stochastic Gradient Descent까지 소개하고 있고, 수학은 편미분에 대한 기초적 이해이다. https://www.youtube.com/watch?v=sXUf5kx2Gi8 https://www...

수 있다. 수업내용; ANN의 아키텍처와 구성요소의 기능, 파라미터의 초기화, 오류의 계산과 반복조건, 경사하강법(gradient descent), 연쇄법칙을 이용한 가중치의 계산, 역전파의 계산, 성능 개선 방법. <12> 학습목표; 순환신경망(Recurrent Neural...

Detection.pdf 702.47KB Rethinking Decision Transformer via Hierarchical Reinforcement Learning.pdf 2.40MB Simpler Distribution Testing with Little Memory.pdf 222.48KB Stochastic Gradient Descent for Gaussian Processes Done Right.pdf 1.02MB