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안녕하세요. 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어 Softmax classifier의 cost 함수에 대해서 알아보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Softmax classifier 우리가 지난 포스팅에서 학습한바와 같이, 위의 사진에서 오른쪽에 x 표가 되어있는 것보다는 제일좌측에 있는 하나의 행렬을 곱함으로써 하나의 벡터로써 결과가 나오게 됩니다. 즉 위와 같이 간단하게 생각해볼 수 있고, 빨간색 글씨 처럼 위에서 부터 a, b, c가 될 확률로 볼 수 있습니다.그런데 빨간색으로 나와있는 숫자보다, 우측 알파벳 옆에 쓰인 ..

안녕하세요.이번 포스팅에서는 Multinomial classification의 개념에 대해 알아보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Multinomial classification 이란? 앞으로 몇개의 포스팅에서 우리는 여러개의 클래스가 있을때 그것을 예측하는 Multinomial clssification, 그리고 그 중에서도 가장 많이 사용되는 softmax classification에 대해서 알아봅니다.먼저 Multinomial classification 이란 무엇일까요? 우리는 지난 포스팅을 통해 Logistic regre..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Linear Regression에서 cost를 최소화, minimize하는 방법에 대해 알아보겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ Cost Function을 최소화 하기 지난 포스팅에서 알아본 것과 같이 우리는 아래와 같은 hypothesis와 cost를 정의하였습니다. 그리고 앞으로의 설명을 위해서 hypothesis를 좀 더 간단히 만들었습니다. cost는 여전히 동일하게 되어있습니다. 이럴때 cost는 어떻게 될까요? 위의 그림과 같이, W=1 일때 cost(W)는 0이 됩니다.그리고 W=0 일..