October 2024
Beginner to intermediate
340 pages
7h 38m
Korean
Content preview from 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
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336
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INDEX
ㄱ
가능도
63
가능도 기반 생성 모델
281
가능도 최대화
62
가능도 함수
63
가우스 노이즈
212
가우스 혼합 모델
105
가이던스
279
결합 확률
112
경사법
157
,
160
계층형
VAE
210
곱셈 정리
113
공분산
83
관측값
32
관측 데이터
32
균등 분포
32
기댓값
34
기댓값의 선형성
224
기댓값 최대화 알고리즘
121
기울기
97
,
159
ㄴ
노이즈 스케줄링
213
노이즈 제거
214
노이즈 제거 확산 확률 모델
209
노이즈 추가
213
ㄷ
다변량 정규 분포
81
다봉 분포
105
단위행렬
86
대각합
305
디노이즈 과정
214
디코더
186
ㄹ
라그랑주 승수법
144
로그 가능도
63
로그-합
119
ㅁ
마르코프 성질
211
매개변수
37
매개변수의 역할
40
매개변수 추정
56
모집단
56
모집단 분포
57
몬테카를로 방법
73
,
126
미니배치
181
ㅂ
범주형 분포
113
베이지안 접근법
38
벡터
76
벡터의 내적
79
변분 근사
191
변분 베이즈
191
변이형 오토인코더
183
볼록 함수
309
분류기
283
분류기 가이던스
283
분류기 없는 가이던스
286
337
찾아보기
완전한 노이즈
213
원소별 ...