Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- A Neural Algorithm of Artistic Style
- 전처리
- 소수
- 냥코 센세
- c#
- 신경망
- 딥러닝
- 오일러 프로젝트
- Autoencoder
- neural network
- Gram matrix
- project euler
- Python
- deep learning
- 역전파
- Convolutional Neural Network
- backpropagation
- 합성곱 신경망
- 비샤몬당
- mnist
- 베이지안
- 오토인코더
- 히토요시
- CNN
- bayesian
- 역전파법
- 수달
- SQL
- 소인수분해
- 자전거 여행
Archives
- Today
- Total
목록미분 (1)
통계, IT, AI
scalar를 matrix로 미분하기
1. 개요 CNN(Convolutional Neural Network)를 아무런 기초없이 구현하려고 하다보니 여러가지 어려움이 있었다. 그러던 중 이라는 책에서 좋은 레퍼런스를 발견하여 그것을 공부하고 있다. 그런데 Backpropagation을 그래프로 해석하는 과정에서 스칼라(scalar)를 매트릭스(matrix)로 미분하는 부분[각주:1]이 쉽게 이해가 가지 않아 따로 정리한다. 어떤 매트릭스 \(C_{p \times k }\)를 \(A_{p \times q}B_{q \times k}\)로 표현할 수 있고, 매트릭스를 스칼라로 보내는 함수 \(f\)가 있어 \(s=f(C)\)일 때, \(s\)에 대한 \(A\), \(B\)의 미분이 각각 다음과 같다. $$\frac{\partial s}{\parti..
잡지식
2017. 10. 5. 13:05