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실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks)

공식 표현이 이해가 안됩니다...

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안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다.

내용 자체가 너무 어려워서 그런지 공식이 머리에 잘 안들어옵니다...

수학 기호로 잘 표현하지 못한 점 양해 부탁드립니다.

손실함수 공식에 Ex하고 Ez부분이 있던데 이게 어떻게 나온건지 잘 모르겠습니다.

이진 크로스 엔트로피 공식을 다시 봐도 이해가 되질 않습니다

시그마 표현인가 해서 검색해봐도 잘 안나오더라고요.

인터넷에 찾아봤는데 IEx~p 이런식으로 표현도 있던데 잘 모르겠습니다 ㅠㅠ

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안녕하세요!

좋은 질문 감사합니다.

E는 기댓값으로 시그마(합) 계산 후 데이터 개수로 나눴다는 뜻입니다.

말씀하신 시그마 표현이 맞습니다 :)

참고로 시그마는 기댓값을 이산적으로 나타낸 것인데 E로 표현하면 적분형태로 기대값에 대한 연속함수를 처리할 수 있어서 논문에 따라 더 포괄적인 의미를 가진 E로 표현하기도 합니다!

감사합니다.

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