기초2

• 뉴럴 네트워크 - MLP 선형회귀 가장 간단한 Linear Neural Networks 미분을 통해 loss의 최소화를 구하는 모델의 최적화를 진행. Backpropagation W와 b에 대해 반복적으로 update하여 최적의 w와 b를 구함. 단, update stepsize는 작게 설정해야 함. 하지만, 세상은 선형으로 이루어져 있지 않음. m차원에서 n차원으로 가고 싶다 => 행렬 사용하자! stack을 더 쌓고싶어? => deep하게 쌓아가면 됨. 근데 단순히 이렇게 쌓으면 한단짜리 선형변환과 다를 게 없다! 스택을 의미있게 쌓으려면? 단순히 선형 결합을 랜덤하게 반복하는 게 아니라, nonlinearity가 있는 activation function이 필요 (ReLU, Sigmoid, Tanh) 모델마다 필요한 acti.. AI/📚 Concept 2022. 7. 19.

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  리액트 기초 / Boiler-Plate ( 따라하며 배우는 리액트 노드 ) 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=RxPJeeEgdIs&t=149s 보일러 플레이트코딩을 하다 보면 의미 없는 노동을 할 때가 있습니다.대표적인 코드가 바로 자바에서 사용하는 getter, setter입니다.이 둘은 캡슐화를 위해 필수적인 요소들이지만, 의미 없는 노동을 하는 대신,보통 IDE에서 자동으로 완성됩니다.이러한 단순한 노동을 없애주는 것을 일컬어 "보일러 플레이트" 라고 말합니다.​정리하면,​1. 최소한의 변경으로 재사용할 수 있는 것2. 적은 수정만으로 여러 곳에 활용 가능한 코드, 문구3. 각종 문서에서 반복적으로 인용되는 문서의 한 부분​입니다.​​여기에서는​GitHub - jaewonhimnae/boilerplate-mern-stack: Boilerpl.. Web/🖥 React.js 2021. 9. 4.