AI를 위한 함수 고급 ① — 벡터값 함수·사상 | DAKER 학습

고급 · 약 130분

여러 값을 입력받아 여러 값을 출력하는 함수를 통해 신경망의 한 층을 이해합니다. 입력과 출력의 차원을 구분하고, 각 입력의 변화가 출력에 미치는 영향을 모은 야코비안으로 함수의 작은 변화를 선형 근사하는 방법을 배웁니다.

커리큘럼

• 핵심 개념 지도
• 퀴즈 — 핵심 개념 지도
• R^n에서 R^m으로
• 퀴즈 — R^n에서 R^m으로
• 국소 선형·야코비안 감각
• 퀴즈 — 국소 선형·야코비안 감각
• 미니 랩: 층 입출력 차원표
• 퀴즈 — 미니 랩: 층 입출력 차원표
• 단어 사전
• 퀴즈 — 단어 사전
• 플래시카드
• 실습: 분류 모델의 숫자 크기 표