October 2024
Beginner to intermediate
340 pages
7h 38m
Korean
Content preview from 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
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149
5
장
EM 알고리즘
likelihood
( ) 함수에서
np
.
log
(
0
)이라는 계산이 발생하면 오류가 나기 때문에 방지 차원
에서 미세한 값
eps
를 더했습니다. 이어서
EM
알고리즘의
E
-스텝과
M
-스텝을 구현하겠습
니다.
5.5.2
E
-스텝과
M
-스텝 구현
E
-스텝부터 시작하겠습니다.
E
-스텝은 다음 수식으로 표현합니다.
E
-스텝
각
n
,
k
에 대해 다음 값을 계산합니다.
이를 코드로 작성하면 다음과 같습니다.
for iter in range(MAX_ITERS):
# E
-
스텝
qs
=
np
.
zeros((N, K))
for n in range(N):
x
=
xs[n]
for k in range(K):
phi, mu, cov
=
phis[k], mus[k], covs[k]
qs[n, k]
=
phi
*
multivariate
_
normal(x, mu, cov)
qs[n] /
=
gmm(x, phis, mus, covs)
# M
-
스텝
#
생략
(
잠시
후
설명
)
#
종료
판정
#
생략
(
잠시
후
설명
)
for
문에서
E
-스텝 코드를 작성했습니다. 먼저 (
N
,
K
) 형상의
qs
를 준비하여 그 원소를 계산
하는 순서입니다. 수식과 코드를 함께 보면 이해하기 쉬울 것입니다.
step05/em.py
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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
다음은
M
-스텝입니다. 수식은 다음과 같습니다. ...