빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 배치 사이즈란? 배치 사이즈의 역할 1. 계산 효율성 향상: 모든 데이터를 한 번에 처리하는 것이 아니라 일부 데이터만을 사용하여 가중치를 업데이트하기 때문에 계산량이 줄어들어 학습 속도가 향상됩니다. 2. 메모리 효율성: 전체 데이터셋을 메모리에 올리지 않고 일부 데이터만을 처리하므로 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 특히 대용량 데이터셋을 다룰 때 유용합니다. 3. 일반화 성능 향상: 배치 사이즈가 작을수록 더 일반화된 모델이 생성될 가능성이 높아집니다. 또한 미니 배치 학습은 모델이 일부 데이터에 과도하게 의존하는 것을 방지하고 일반화 능력을 향상할 수 있습니다. 배치 사이즈 선택 배치 사이즈는 하이퍼파라미터로서 모델의 성능에 영향을 미치므로 적절한 값을 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 다음과 같은 접근 방.. 2024. 1. 19. 스칼라 곱의 기본 이해 스칼라 곱은 선형 대수학에서 두 개의 수학적 객체인 스칼라와 벡터 간의 연산을 나타냅니다. 스칼라는 크기만을 가지고 방향이 없는 양을 나타내며, 벡터는 크기와 방향을 동시에 가지고 있는 양입니다. 스칼라 곱은 이 두 객체를 결합하여 새로운 벡터를 생성하는 연산입니다. 스칼라 곱을 계산할 때, 스칼라의 크기를 벡터의 각 성분에 곱하여 새로운 벡터를 형성합니다. 스칼라의 부호에 따라 벡터의 방향이 변경될 수 있습니다. 만약 스칼라가 양수이면, 벡터의 방향은 변하지 않지만, 스칼라가 음수이면, 벡터의 방향이 반대로 바뀝니다. 스칼라 곱은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 물리학에서는 힘(벡터)과 이동거리(스칼라)의 곱으로 일을 계산하고, 컴퓨터 그래픽스에서는 벡터를 확대 또는 축소하는 데에 스칼라 곱을 활용.. 2024. 1. 18. 바다나우 어텐션(Bahdanau Attention) 바다나우 어텐션(Bahdanau Attention)은 어텐션 메커니즘 중 하나로, 인코더와 디코더 사이의 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 모델에서 주로 사용됩니다. 이 어텐션 메커니즘은 루이스 바다나우(Louis Baudouin Nadal Bahdanau) 등에 의해 제안되었습니다. 바다나우 어텐션은 디코더의 현재 상태와 인코더의 각 시점의 출력을 이용하여 어텐션 가중치를 계산합니다. 동작 원리 1. 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 생성: 입력으로 들어온 디코더의 현재 상태(Query)와 인코더의 각 시점의 출력(Key, Value)을 선형 변환 등을 통해 생성합니다. 2. 유사도 계산: 쿼리(Query)와 키(Key) 간의 유사도를 측정하기 위해 주로 내적(d.. 2024. 1. 15. 닷-프로덕트 어텐션(Dot-Product Attention) 닷-프로덕트 어텐션(Dot-Product Attention)은 어텐션 메커니즘 중 하나로, 주로 인코더-디코더 모델에서 사용되며 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 모델에 적용됩니다. 이 어텐션 메커니즘은 쿼리(query)와 키(key)의 유사도를 계산할 때 내적(dot product) 연산을 사용합니다. 동작 원리 1. 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 생성: 입력으로 들어온 쿼리(Query)와 키(Key), 값(Value)을 선형 변환 등을 통해 생성합니다. 보통은 선형 변환을 통해 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value)를 얻습니다. 2. 유사도 계산: 쿼리(Query)와 키(Key) 간의 유사도를 측정하기 위해 내적(dot product) 연산을 수행.. 2024. 1. 14. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 40 다음
