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[인공지능 AI] Bayesian Neural Network(BNN) (2) : Gaussian Process (가우시안 프로세스) 2021.09.10 - [ML & AI/인공지능 (AI)] - [인공지능 AI] Bayesian Neural Network(BNN) (3) : Bayesian Deep Learning (베이지안 딥러닝) 2021.09.10 - [ML & AI/인공지능 (AI)] - [인공지능 AI] Bayesian Neural Network(BNN) (1) : Introduction [인공지능 AI] Bayesian Neural Network(BNN) (1) : Introduction [Bayesian] Bayesian Deep Learning - (1) Introduction 1. Measure Theory and Random Process 2. Functional Analysis 참고자료 최성준, Bayesian D.. 2021. 9. 10.
[인공지능 AI] Bayesian Neural Network(BNN) (1) : Introduction 1. Measure Theory and Random Process 2. Functional Analysis 2021.09.10 - [ML & AI/인공지능 (AI)] - [인공지능 AI] Bayesian Neural Network(BNN) (2) : Gaussian Process (가우시안 프로세스) [인공지능 AI] Bayesian Neural Network(BNN) (2) : Gaussian Process (가우시안 프로세스) 2021.09.10 - [ML & AI/인공지능 (AI)] - [인공지능 AI] Bayesian Neural Network(BNN) (3) : Bayesian Deep Learning (베이지안 딥러닝) 2021.09.10 - [ML & AI/인공지능 (AI)] - [인공지능 .. 2021. 9. 10.
[머신러닝 ML] Bayesian Optimization (베이지안 최적화) : Hyper-parameter tuning (하이퍼파라미터 튜닝) 1. Introduction Parameter vs Hyper-parameter Parameter : 데이터를 통해 학습되는, 모델의 능력을 결정하는 변수. ex) Neural Network에서의 가중치(weight), 회귀분석에서의 계수(coefficient) Hyper-parameter : 데이터에서 얻어지는 값이 아닌, 연구자가 경험/모델 최적화로 얻어지는 모델 외적인 변수. ex) Neural Network에서의 학습률(learning rate), KNN에서 K의 갯수 Difficulties of Hyper-parameter Tuning Lasso linear regression : lambda (0.001, ... 총 10개 후보) 각각에 대해 10-fold CV 1시간씩 하면 총 10시간 El.. 2021. 9. 10.
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