돌아서면 까먹어서

Neural Network의 토대가 되는 분류방법Parametric Approach f(x, W)는 output으로 각 class에 대한 score를 출력한다. (bias는 일단 생략)linear classification에서는 W에 학습 정보를 넣기때문에 Test할 때 W만 있으면 된다. 중요한 것은 f()를 잘 설계하는 것!linear classification = W * x +b 이다. bias : class에 우선권(영향력)을 주는 용도 - 한 class 내 단 하나의 템플릿만 학습한다.- parity problem과 같은 linear한 decision Boundary로 구분할 수 없는 문제는 해결이 어렵다.ex) XOR과 같은 문제 이 포스팅은 http://cs231n.stanford.edu 바..