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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
손실함수 예제 질문
안녕하세요 11:25 부근, 차량 보유 유무 문제 손실함수를 계산하는 부분에서 내적하는 y의 값 중 첫 번째에는 (1-0), 나머지는 1이라고만 되어 있는데, (1-0)은 y예측값-y실제값 인건가요? 나머지 내적되는 1은 차이값을 활용하지 않은 것 같아 질문드립니다 :)
- 미해결실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
XOR 강의 중에 질문있습니다
XOR 강의를 진행하시던 중 처음에는 y^ = HX+b로 구하시다 갑자기 y^ = XHT(전치행렬) + b로 구하시는 부분이 있습니다 계속 HX + b로 구하지 않고 굳이 전치행렬 개념을 도입하면서까지 곱셈 순서를 바꾸는 이유가 궁금합니다.
- 미해결실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
Grad CAM에 관한 질문 입니다.
조금 황당한 질문일 수도 있는데요. Grad CAM 에서 왜 ac k를 wc k * 1/N으로 놓았을까요?
- 미해결실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
Adversarial-based 전이 학습에 관한 질문 입니다.
6:15경에 도메인 라벨이 도메인을 구분을 못하게 업데이트 하신다고 하셨는데 GAN처럼 앞의 모델(동그라미 안치신 길쭉한부분)에서는 구분을 못하게 하는 방향으로 업데이트하고 도메인 라벨 바로 앞의 레이어에서는 구분을 잘하는 방향으로 업데이트 한다는 말씀이신가요?
- 해결됨실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
드랍아웃과 Convolutional Autoencoder에 대한 간단한 질문입니다.
드랍아웃 방법도 노이즈와 같이 첫번째 은닉층에서만 적용되나요?? 9:37쯤에서 하신 말씀은 Convolutional Autoencoder에는 CNN의 classifier부분이 적용될 수 도, 안될 수도 있다는 말씀이신가요? Convolutional Autoencoder에 드랍아웃이 적용된다면 필터에 어떤 부분을 삭제 하는 방식으로 적용하는 건가요??
- 해결됨실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
Sparse Autoencoder의 식에서 궁금한 점이 있습니다.
9:07쯤 Sparse Autoencoder의 식에서 손실함수에 더하는 제약조건이 latent variables의 그래디언트의 놈인거죠? 그래디언트 밑에 x가 있는데 입력 x에 대해 미분한 그래디언트 인가요?
- 해결됨실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
Attention Mechanism이 이해가 잘 안되네요
첫번째(?) 디코더의 히든 스테이트를 FC에 추가한 다음 5개의 노드의 가중치를 구하고 다시 컨텍스트 벡터를 구해서 두번째 디코더(?)에 넣는 건가요??
- 해결됨실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
간단한 궁금증입니다!!
기본 RNN에서는 활성화 함수로 tanh와 softmax를 사용하는 것인가요? 이것들도 데이터나 목적에 따라 바꿀 수 있나요? 8:00경에 나온 식에서 b도 업데이트 되는 편향 인거죠?
- 해결됨실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
필터사이즈와 컨볼루션레이어 크기의 관계에서
9:20초경에 필터가 4차원이어야지 컨볼루션레이어에서 3차원이 된다고 말씀하신것 같습니다. 그렇다면 예시의 상황에서(1겹의 패딩과 스트라이드가 1일때) 필터가 3차원 3X3X3 일때 다음 컨볼루션레이어가 2차원 14X14 라는 것 맞나요?? 혹시 위 질문이 맞다면, 3차원 데이터에 3차원 필터를 씌우는 것이 개념적으로 이해가 안되는데 한 번 알려주실 수 있나요?(필터를 데이터 값에 곱해서 차원에 상관 없이 다 더하는 것 인가요?)
- 해결됨실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
XOR 문제 행렬 연산
XOR문제 영상 6분 40초 쯤 입력값을 행렬로 넣을 때 왜 전치 행렬이 사용되는지 잘 모르겠습니다. 행렬계산의 공식 같은 것인 가요? 아니면 x1과 x2가 원래 열로 들어오다가 행으로 들어가서 전치 행렬이 필요한 건가요? 그리고 H와 X 순서가 바뀌는 이유는 입출력을 4Xn 행렬로 만들기 위해서 인가요?