몽돌이 되는 과정 : )69 ANACONDA - 가상환경 ( virtual environment ) 설치하기 구글에서 miniconda를 검색하면, 다음과 같이 나오는 것을 확인할 수 있습니다. 저는 Mac을 쓰고 있기 때문에, package or bash 를 다운받아줍니다. package를 다운받으셨으면, 그냥 클릭으로 설치하시면 되고, bash를 다운받으셨으면, Command창에서 $ bash 라고 쓰고 난 다음에 설치 파일을 command창으로 끌고오시면 됩니다. 그 다음으로는 anaconda-navigator 를 설치하면 되는데, $ conda install anaconda-navigator를 해주면 됩니다. 설치가 완료가 되었으면, $ anaconda-navigator를 써주면 실행이 됩니다. Environment에 들어가게 되시면, 환경을 Create / Clone 할수 있으며, 오른쪽에는 각 환경별.. 2020. 1. 29. 텐서플로우(Tensorflow) 설치 편 / MAC OS - 1편 저는 Tensorflow를 사용합니다. 그 외에는 PyTorch을 많이 사용하신다고 하는데... 음 일단 어떤 분이 2개를 비교하신 글이 있더라구요. 공유해 드립니다. TensorFlow and PyTorch are two of the more popular frameworks out there for deep learning. There are people who prefer TensorFlow for support in terms of deployment, and there are those who prefer PyTorch because of the flexibility in model building and training without the difficulties faced in using T.. 2020. 1. 28. Lecture 4-1 : Q-learning - exploit&exploration and discounted future reward ( 이론 ) 모두를 위한 딥러닝 - Deep Reinforcement Learning 저번 시간에 배운 내용을 자세히 보면, Dummy 라는 내용을 볼 수 있다. 이는 어딘가 완벽하지 않은 알고리즘이었기 때문이다. Dummy Q의 핵심은 [[ 지금의 Q 값은 내가 얻은 reward 와 그 다음 단계에서 얻는 최대 Q의 값으로 정해진다는 것이다. ]] 왼쪽 그림을 보면 우리가 했던 알고리즘을 통해서 보면 다음과 같은 문제를 발견할 수 있다. optimal policy를 사용해서 왼쪽과 같은 결과를 얻게 되는데, 이것이 과연 옳은 결과일까? 새로운 길을 찾아보려면, 그 값이 1이 아니더라도, 한번 가볼만한 "가치"가 있지 않을까? 라고 생각하게 된다. 이와 같은 생각은 학습할 때 큰 장점을 제공해주기 때문에 기존에 우리가 했던 방식과 함께 나타내어 다음과 같이 "Exploit vs. Expl.. 2020. 1. 27. 11. Density Estimation Chap. 9 : Regression Chap. 10 : Dimensionality reduction. Chap 11 : Density Estimation. 1. Expectation Maximization Algorithm 2. Latent Variable Perspective. of density estimation with Mixture Models When? Huge, Representing characteristics ( Gaussian or Beta distribution ) p_{k} : For example - Gaussians, Bernoullis, or Gammas pi_{k} : Mixture weight. 11.1 Gaussian Mixture Model 11.2 Parameter .. 2020. 1. 27. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 18 다음
