์ผ | ์ | ํ | ์ | ๋ชฉ | ๊ธ | ํ |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- ์์ฐ์ด์ฒ๋ฆฌ
- nlp
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์
- ๋ฅ๋ฌ๋
- ํ๋ธ๋ก
- ํ๋ธ๋ฃจ
- ํ ์คํธ๋ถ์
- ๊นํ๋ธ
- DFS
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ
- ํ ์คํธ๋ง์ด๋
- ์ธ๊ณต์ง๋ฅ
- ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ
- Git
- ์ฝ๋ฉํ ์คํธ
- ๋ฆฌ์กํธ
- AWS
- react
- ์ฝํ
- ๋ฐฑ์ค
- abap
- AI
- ํ์ด์ฌ
- erp
- sap
- ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์
- ์๋ฐ์คํฌ๋ฆฝํธ
- tableau
- ์๋ง์กด์น์๋น์ค
- github
- Today
- Total
๋ชฉ๋กAdaGrad (2)
Hey Tech
๐ Text ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์ ํ๋ซํผ ๋ฒ ํํ ์คํธ ์ฐธ๊ฐ์ ๋ชจ์ง ์ค!(๋ค์ด๋ฒํ์ด 4๋ง ์ ์ ์ ์ง๊ธ) ๐ ์๋ ํ์ธ์, ์ฝ๋ฉ์ด ํ์ ์๋ AI/๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ All in One ํ๋ซํผ ๊ฐ๋ฐํ์ ๋๋ค.๐ ์ ํฌ ์๋น์ค๋ฅผ ์ฌ์ฉํด ๋ณด์๊ณ ๊ฒฝํ๋ด์ ๋ค๋ ค์ฃผ์ธ์ :)๐ธ ์ฐธ์ฌํด ์ฃผ์ "๋ชจ๋ " ๋ถ๋ค๊ป ๋ค์ด๋ฒํ์ด 4๋ง ์ ์ฟ ํฐ์ ์ง๊ธํด ๋๋ฆฝ๋๋ค.๐จ๐ป ์ฐธ์ฌ ํฌ๋ง ์ ์นดํกํ๋ฌ์ค์น๊ตฌ 1:1 ์ฑํ or ์ธ์คํ๊ทธ๋จ DM ๋ถํ๋๋ฆฝ๋๋ค :)๐ ์ฐธ์ฌ๊ธฐ๊ฐ : 11/25(์)~11/29(๊ธ) 11:00~21:00 ์ค ํ1 (1์๊ฐ 1ํ์)๐ ์ฐธ์ฌ์ฅ์ : ๊ฐ๋จ์ญ ์ธ๊ทผ ์คํฐ๋์นดํ ๋ฏธํ Room๐ ์์์๊ฐ : ์ด 40๋ถ ๋ด์ธ(์๋น์ค ์ฒดํ ๋ฐ ์ธํฐ๋ทฐ ํฌํจ)โ ์ฐธ๊ฐ์กฐ๊ฑด : Text ๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ์ ๋ฌด ๊ฒฝํ์๐ ์ฐธ๊ฐ ๊ฐ๋ฅ์ผ์ ์กฐํํ๊ธฐ : ht..
๐ ๋ชฉ์ฐจ 1. ๊ฐ๋ 2. ์ฅ์ 3. ๋จ์ 1. ๊ฐ๋ AdaGrad๋ ๋ฅ๋ฌ๋ ์ต์ ํ ๊ธฐ๋ฒ ์ค ํ๋๋ก์จ Adaptive Gradient์ ์ฝ์์ด๊ณ , ์ ์์ ๊ธฐ์ธ๊ธฐ๋ผ๊ณ ๋ถ๋ฆ ๋๋ค. Feature๋ง๋ค ์ค์๋, ํฌ๊ธฐ ๋ฑ์ด ์ ๊ฐ๊ฐ์ด๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๋ชจ๋ Feature๋ง๋ค ๋์ผํ ํ์ต๋ฅ ์ ์ ์ฉํ๋ ๊ฒ์ ๋นํจ์จ์ ์ ๋๋ค. ์ด๋ฌํ ๊ด์ ์์ AdaGrad ๊ธฐ๋ฒ์ด ์ ์๋์์ต๋๋ค. AdaGrad๋ Feature๋ณ๋ก ํ์ต๋ฅ (Learning rate)์ Adaptiveํ๊ฒ, ์ฆ ๋ค๋ฅด๊ฒ ์กฐ์ ํ๋ ๊ฒ์ด ํน์ง์ ๋๋ค. AdaGrad๋ฅผ ์์์ผ๋ก ๋ํ๋ด๋ฉด ์๋์ ๊ฐ์ต๋๋ค. $$ g_{t} = g_{t-1} + (\nabla f(x_{t-1}))^{2} $$ $$ x_{t} = x_{t-1} - \frac{\eta}{\sqrt{g_{t} + \epsi..