Joonas' Note

딥러닝을 공부하면서, 헷갈리는 내용이나 앞으로 알아봐야 할 내용들을 블로그에 정리하기로 했다. 까먹는 일이 부지기수고, 오래되면서 머릿 속에 있던 지식들이 섞이면서 점점 헷갈리고 있어서이다. 특히, 이론으로만 공부하기에는 부족해서 kaggle을 통해 실제 데이터로 모델도 작성해보고, 실행하면서 성능도 측정할 것이다. 몇몇 튜토리얼들을 보았는데, 타이타닉 예시가 보기에 좋았다. 수비니움의 캐글 따라하기 Machine Learning for Everyone!! subinium.github.io 데이터를 중심으로 학습하기 때문에, 전처리에 있어서 어떤 것이 가능하고 어떤 가공을 거치는 지 알 수 있기 때문에 좋았다. 개, 그리고 고양이 아주 오래된 Competition이지만, 개와 고양이 분류는 아주 유명하기..

http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2017/slides/lec4.pdf : activation을 다른 곳은 거의 베르누이 썼는데 여긴 softmax를 사용한 강의 자료 https://eli.thegreenplace.net/2016/the-softmax-function-and-its-derivative/ : softmax 미분한 글 https://math.stackexchange.com/questions/477207/derivative-of-cost-function-for-logistic-regression : chain rule 이해 안될때 보면 되는 글 대수적(?)으로 표현한거지만 예제도 좋고 전개도 잘해서 이해하긴 쉬움 http://sanghyu..