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[딥러닝] Gradient Descent (경사하강법)

1. ML as an Optimization Problem기계학습이 해야 할 일을 식으로 정의하면, 주어진 cost function $J(\theta)$에 대해, $J(\theta)$를 최소로 하는 $\hat{\theta}$를 찾는 것.$$ \hat{\theta} = argmin_{\theta}J(\theta)$$ 2. Iterative Optimization2.1 General PrinicplesTraining Dataset $D$Model & Predicted Output: $\hat{y} = h_{\theta}(x)$Cost Function : $J(\theta)$1) 파라미터 $\theta$ 초기화2) 모든 epoch에 대해출력값 $\hat{y}$ 예측, cost $J(\theta)$ 계산하기만약..

산업공학/Deep Learning 2024.04.04
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안녕하세요, 퀀트에 관심 있는 산업공학과와 소프트웨어융합학과 학생입니다. 학부 생활하며 공부했던 내용을 담은 기술 블로그입니다. 블로그 내의 게시글들은 수익 창출 목적이 아닌 오로지 학습 정리용입니다.

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