데이터 공부하는 뉴욕킴

Part 5-1,2  1. 딥러닝이란 무엇인가?  딥러닝은 신경망에서 히든 레이어를 2개 이상 사용하는 것으로, 현실적으로는 많은 레이어를 사용합니다.  2. 딥러닝이 현재 각광받고 있는 이유를 설명하시오.  딥러닝이 각광받는 이유는 하드웨어(GPU, 데이터의 양), 소프트웨어(Vanishing gradient 문제 해결: ReLU, Regularization: Dropout, Optimization: Adam, Architecture: CNN, RNN) 등이 발전했기 때문입니다.  3. 다음 중 CNN의 구성 요소가 아닌 것은? a. Convolutional Layerb. MaxPooling Layerc. Fully Connected Layerd. Recurrence Layer 4. Convolutio..

VAE는 입력 데이터를 잠재 변수로 인코딩한 후 샘플링된 잠재 변수로부터 데이터를 디코딩한다.참 / 거짓GAN의 판별자는 입력된 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별한다. 참  / 거짓Transformer 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스 내의 단어 간 관계를 모델링한다. 참  / 거짓DBN은 여러 층의 제한된 볼츠만 머신(RBM)으로 구성된다. 참  / 거짓Diffusion 모델은 데이터를 노이즈로 변환한 후 이를 다시 원본 데이터로 복원하는 과정을 학습한다.참 / 거짓 VAE의 재파라미터화 트릭(reparameterization trick)에 대해 설명하시오.재파라미터화 트릭은 확률 변수의 샘플링 과정에서 그래디언트를 계산할 수 있도록 하는 기법으로, z=μ+σ⊙ϵ\mathbf{z} = ..