일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- C언어 공부
- 파이토치
- 딥러닝
- Pytorch Lecture
- c언어
- 골빈해커
- 케라스 정리
- 모두의 딥러닝
- 파이토치 강의 정리
- 팀프로젝트
- 영상처리
- tensorflow 예제
- pytorch zero to all
- 딥러닝 공부
- 미디언 필터링
- MFC 프로그래밍
- 딥러닝 스터디
- c언어 정리
- 가우시안 필터링
- 컴퓨터 비전
- 모두의 딥러닝 예제
- 해리스 코너 검출
- pytorch
- 김성훈 교수님 PyTorch
- c++공부
- TensorFlow
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- matlab 영상처리
- object detection
- c++
Archives
- Today
- Total
목록PyTorch Gradient Descent (1)
ComputerVision Jack
PyTorch Lecture 03 : Gradient Descent
Gradient Descent x_data y_data 1 2 2 4 3 6 이번 강의에선 저번 시간의 예제를 사용하여 Gradient Descent 알고리즘에 대해 설명해 주셨습니다. 위의 예제는 간단한 예제로, 우리는 y = x * w 식에 대해 w를 쉽게 추론할 수 있었습니다. 하지만 이번엔 w에 대해 비용그래프의 기울기를 감소시키는 방향으로 정의내리려고 합니다. 저번 시간의 예제에 해당하는 손실함수 그래프 입니다. 그래프에서 알 수 있듯 w가 2.0값이 되는 부분에서 손실(비용)이 최소 값을 갖습니다. 이제 이 그래프에 대해 경사 하강법 알고리즘을 적용해 보겠습니다. 예를 들어 w가 2가 아닌 4라고 생각해본다면 비용은 최소값이 아닌 어떤 특정한 값을 갖게 됩니다. 특정한 값을 갖게 된다면 2차함..
DeepLearning/Pytorch_ZeroToAll
2020. 9. 16. 14:44