혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의
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ReLU는 상남자의 액티베이션임
왜 ReLU를 써? 그냥 리니어 쓰면 안 돼?
기울기 소실을 망하는 중국집에 비유
기울기 소실을 망하는 회사에 비유
기울기 소실 물리적으로 이해하기
세상을 바꾼 MLP에 대한 수학 증명
Cross Entropy Loss의 신기한 점!
다중 분류 문제에는 왜 Sigmoid를 안 쓸까?
Softmax 말고 이런 함수는 어떨까?
Softmax 쓰는 이유
수많은 Loss 함수들 절대로 외울 게 아님
MLE를 알고보니 왜 BCE를 쓰는지 깨닫게 됨
베르누이 분포 1분이면 이해 됨!
우린 이미 MLE 하고 있다
MLE란 무엇인가 중딩 레벨로 설명
조건부 확률과 비슷(?)한 likelihood 쉬운 설명
딥러닝 공부할 때 꼭 생겨야 할 의문점
로지스틱 회귀 == 로짓 선형 회귀
로지스틱 "회귀"? 사실 분류도 회귀였던 것
Loss에 항상 log를 취하던데.. 그래도 되는 이유는?
시그모이드 이게 되네?
시그모이드 빠른 설명
unit step funcion 지금은 안 쓰는 두 가지 이유
unit step function인데 "선형" 분류인 이유
상위 1% 고지능자만 답할 수 있는 문제
K-fold 교차 검증 넘기지 말고 1분만요
학습 vs 테스트 vs 검증 한 방 정리
안장점에서 SGD vs Momentum
RMSProp은 왜 "분모"에 누적 보폭을 놓을까?
많이들 놓치는 Adam의 이동평균선 보정