https://wingnim.tistory.com/53
t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 설명
t SNE는 High Dimension Data (고 차원의 데이터) 를 Low Dimension Data (저 차원의 데이터) 로 거리 관계를 유지하며 임베딩 시키는 알고리즘이다. 임베딩(Embedding) 고차원을 저차원으로 임베딩한다는 것에
wingnim.tistory.com
https://lovit.github.io/nlp/representation/2018/09/28/tsne/
t-Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) 와 perplexity
t-Stochastic Nearest Neighbor (t-SNE) 는 vector visualization 을 위하여 자주 이용되는 알고리즘입니다. t-SNE 는 고차원의 벡터로 표현되는 데이터 간의 neighbor structure 를 보존하는 2 차원의 embedding vector 를 학
lovit.github.io
https://deep-learning-study.tistory.com/617
[논문 읽기] Hourglass(2016), Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
오늘 읽은 논문은 'Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation' 입니다. pose estimation 논문은 처음 읽어보네요ㅎㅎ hourglass network를 첫 논문으로 선택한 이유는 detection 분야에서 Corner..
deep-learning-study.tistory.com
https://nate9389.tistory.com/1730
【머신러닝】 SNE, symmetric-SNE, tSNE
SNE, symmetric-SNE, tSNE 추천글 : 1. 개요 2. SNE(stochastic neighbor embedding) 3. symmetric-SNE 4. t-SNE(t-distributed SNE) 1. 개요 ⑴ 다양체(manifold) : 고차원 공간 중에 실질적으로는 보다 저차원으..
nate9389.tistory.com
https://deepinsight.tistory.com/124
[정리노트] [AutoEncoder의 모든것] Chap2. Manifold Learning이란 무엇인가
Manifold Learning이란 무엇인가 본 포스팅은 이활석님의 'AutoEncoder의 모든 것'에 대한 강연 자료를 바탕으로 학습을 하며 정리한 문서입니다. 이활석님의 동의를 받아 출처를 밝히며 강의 자료의 일
deepinsight.tistory.com
https://eehoeskrap.tistory.com/430
[Deep Learning] Batch Normalization (배치 정규화)
사람은 역시 기본에 충실해야 하므로 ... 딥러닝의 기본중 기본인 배치 정규화(Batch Normalization)에 대해서 정리하고자 한다. 배치 정규화 (Batch Normalization) 란? 배치 정규화는 2015년 arXiv에 발표된 후
eehoeskrap.tistory.com
https://welcome-to-dewy-world.tistory.com/94
23. im2col 이해하기 - 합성곱 계층(Convolution Layer)
im2col (Image to Column) CNN은 3차원의 데이터 (주로 이미지)를 학습시키는데 특화되어있는 신경망이다. 차원이 큰 데이터에 대해서도 정보를 잃지 않기 위해 합성곱을 사용하기 때문에 for문을 여러개
welcome-to-dewy-world.tistory.com