IMAGE CLASSIFICATION (2) 썸네일형 리스트형 [Paper Review] NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagation NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagationThe canonical deep learning approach for learning requires computing a gradient term at each layer by back-propagating the error signal from the output towards each learnable parameter. Given the stacked structure of neural networks, where each layer buildarxiv.org 연구실 세미나 때 발표한 논문이다.논문 내용을 요약하면 propagation을 사용하지 않고 .. latent vector 과 latent space 의 의미 latent vector 과 latent space latent vector와 latent space generation model는 train dataset의 distribution을 학습하여 해당 distribution을 따르는 새로운 데이터를 생성한다. 이때 latent vector는 dataset의 하나의 데이터 샘플이 갖는 잠재적인(hidden) 벡터 형태의 변수이고, latent vector들이 모여 분포 형태를 이루며 latent space를 형성한다. 결국 latent vector는 데이터를 설명하는 하나의 feautre이고 latent space는 결국 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 feature의 모임을 의미한다. 이는 곧 차원 축소와도 관련이 있는 것 같다. 이미지 데이터로 예를 .. 이전 1 다음
