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Graphical models이란? 확률분포를 좀 더 쉽게 해석하기 위한 그래프 도식 방법이다. 장점 확률 모델의 구조를 쉽게 시각화 하여 새로운 모델을 디자인하는데 도움을 준다 그래프화된 구조를 분석함으로써 모델 숙성에 대한 직관을 얻을 수 있다. 복잡한 학습과 추론 과정을 가지는 모델의 계산 과정을 그래픽적인 요소로 표현이 가능하다. 그래프는 node와 edge로 표현되는데, 확률 그래프 모델에서 node는 random variable을 의미하고, link(edge)는 random variable사이의 확률적인 관계를 나타낸다. 이런 Graphical model은 Directed graphical model 혹은 Undirected graphical model 중 하나이다. motivation p(x..

Linear classifier(선형 분류) 정의 주어진 속성의 선형결합을 바탕으로 분류를 수행한다. (직선으로 데이터를 두 그릅으로 분류한다.) 주어진 data D = {xi, yi} 이고 xi는 d차원vector, y ∈ {1,2} 일 때, (y는 class를 의미한다.) wTx - b ≥ 0 이면 y(x) = 1 , wTx-b

인공지능에서 사용하는 용어에 대한 의미를 정리한다. 함수를 벡터에 대해 혹은 행렬에 대해 미분하는 방법 scalar함수를 vector로 미분 함수 f를 아래 그림과 같이 d차원 벡터를 input으로 받아 d차원 벡터를 output하는 함수 라고 하고 이러한 f를 x에 대해 미분한다면 scalar를 vector로 미분 한 것이기 때문에 각 x값마다 미분값이 생긴다. 함수를 행렬로 미분 matrix를 입력값으로 받아 scalar값을 output 하는 함수 f: A -> y라 할 때, 이러한 f를 A로 미분하면 matrix가 나오며, 위 과정과 같은 과정을 거쳐 다음과 같은 값이 나온다. 기본적인 미분 식 정리 기본적인 미분 식 증명 1번 식 증명 4번식 증명 trace(대각 합) 기호 : tr(A) 정의 :..