과제 제출용으로 작성하였습니다. 문의사항 / 정정사항등은 댓글로 달아주세요.
Motivation 학교에서 딥러닝 수업을 수강하고 있던 도중, $$\dfrac{\partial L}{\partial W}=\dfrac{\partial L}{\partial z} x^T,\quad \dfrac{\partial L}{\partial \mathbf{x}}=W^T \dfrac{\partial L}{\partial z}$$ 라는 내용을 보게 되었다. 일반적으로 Chian rule은 $\dfrac{\partial y}{\partial x}=\dfrac{\partial y}{\partial z}\cdot\dfrac{\partial z}{\partial x}$로 작성하는데, 아래에 있는 것 때문에 순서가 바뀐다는 것 자체가 좀 이상하지 않나?라는 생각이 들었다. 물론 gradient descent 과..
Proof는 모두 비워놓았고, 한 페이지에 정리나 정의를 하나씩 넣음으로써 필기나 기록하기 좋게 해놓았습니다. 학교 수업 혹은 개인 공부 때 사용하시면 좋을 듯 합니다. 예제는 적지 않았습니다. 현재 5-1까지 작업했으며, 추후 5-3까지 작업 예정입니다. (학교 진도에 따라 더 많이 할수도, 더 적게 할 수도 있습니다.) LA 2를 오랜만에 하시는분들은 LA 1의 내용을 까먹을 수도 있어 가장 중요한 2단원에 대한 몇몇 내용들은 증명 없이 Remark로 작성해두었습니다. 오타 및 지적 사항 있으시면 댓글 주세요.
Diagonalizability03/08Thm 5.5 & CorollaryThm 5.5TTT는 VVV의 Linear Operatorλ1, λ2, ⋯ , λk\lambda_1,~\lambda_2,~\cdots,~\lambda_kλ1, λ2, ⋯, λk는 TTT의 eigenvaluesv1, v2, ⋯ , vkv_1,~v_2,~\cdots,~v_kv1, v2, ⋯, vk를 각각 λ1, λ2, ⋯ , λk\lambda_1,~\lambda_2,~\cdots,~\lambda_kλ1, λ2, ⋯, λk에 대응하는 eigenvectors들이라 하자.이 때, {v1, v2, ⋯ , vk}\left\{v_1,~v_2,~\cdots,~v_k\right\}{v1, v2, ⋯, vk}은 Lin..
Chapter 1, Measure Theory σ−\sigma-σ−fieldF\mathscr{F}F : collection of subsets of set Ω\OmegaΩ이 때, F\mathscr{F}F가 field인 것은 Ω∈F\Omega\in\mathscr{F}Ω∈F이고 F\mathscr{F}F가 finite union과 complementation에 closed해 있다와 필요 충분조건이다. 이는 즉,Ω∈F\Omega\in\mathscr{F}Ω∈FA∈F ⟺ Ac∈FA\in \mathscr{F}\iff A^c\in\mathscr{F}A∈F⟺Ac∈FA1A_1A1, A2A_2A2, ⋯\cdots⋯, An∈FA_n\in\mathscr{F}An∈F ⇒ ⋃i=1nAi∈F~\Righta..
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