모끼의 딥러닝 공부

아래 references의 강의 및 자료들을 공부하고 짧게 정리한 내용입니다! 저도 공부하면서 정리한 내용이라 틀린 것이 있다면 언제든 댓글 달아주신다면 감사하겠습니다~ :D____ 지난번 포스팅 PGM learning 3-1편 에서는 fully-observed graphical model일 때의 대표적인 learning 방식인 maximum likelihood estimation에 대해서 살펴보았다. 이번 포스팅에서는 paritally-observed GM(VAE와 같이 hidden variable을 사용하는 경우)에서의 learning 방식인 EM algorithm에 대해 살펴보려고 한다! 1. Parameter learning for partially observed GM1.1 Why latent..

이번 포스팅에서는 가장 기본적이지만 놓치기 쉬운 probability distribution에 대해 간단히 정리해봤습니다! 각 distribution에서의 pdf식 및 MLE로 optimize했을 때 얻는 결과값들을 정리하고, 마지막으로는 각 distribution의 conjugate prior에 대해 정리해봤습니다. 맨 아래 references 블로그에서 PRML책에 대해 정리해놓았는데, 대부분 이 내용 및 PRML 책을 참조했습니다. 저도 공부하면서 정리한 내용이라 부족한 점이 있다면 댓글로 달아주신다면 감사하겠습니다~ :) 목차:Discrete variablesBernoulli distributionMultinomial distributionContinuous variablesUni-variate..