Gradient descent algorithm1 [ai-3team] Study_2: Linear Regression and Optimization 더보기 안녕하세요, AI 3Team의 두번째 스터디 요약을 맡은 발표자입니다. 이번 스터디 시간에는 Optimization에 관한 기본 개념과 여러 방법들에 대하여 탐구하는 시간을 가졌어요! - 복습 - 핵심 - 심화 순으로 포스팅을 진행하겠습니다:D [복습] 가설과 비용 - Hypothesis and Cost Hypothesis; 가설 특정 입력값에 대해 우리가 예상하는 결과값을 함수 식으로 나타낸 것입니다. W, weight와 b, bias 가 존재합니다. Cost; 비용 = Loss = Error 실제 데이터 값과 가설에서 예측한 값의 차이를 말합니다. 비용함수는 (가설값 - 실제 Data 값)^2의 평균입니다. - Simplified hypothesis 위의 가설 함수에 상수인 bias 값을 생략.. 2020. 11. 26. 이전 1 다음
