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POSTECH OODP Lecture at 24SS Memory Model Separate Compilation C++은 실행시키기 위해 compiler와 linker 두 단계를 거친다. 함수는 여러 파일에 나뉘어서(선언부, 정의부) 작성될 수 있는데, 그중 한 파일만 수정할 수 있다. 이런 경우 나눠진 여러 파일들 전체를 컴파일하지 않고,...

Deep Learning을 정리하겠다. 딥러닝에서의 최적화 문제는 모델의 파라미터를 조정하여 cost function, J(θ)를 최소화하는 것을 말한다. 본 챕터에서는 학습을 위해 쓰이는 최적화가 pure 최적화와 얼마나 다른지, 무슨 난제들이 있는지, 어떤 최적화 전략들이 실제로 쓰이고 있는지 알아보겠다.

[Deep Learning]을 정리하겠다. Regression Regression is 1) predicting the target y given a D-dimensional vector x 2) or estimating the relationship between x and y 3) or finding a function from x = (...

POSTECH OODP Lecture at 24SS Reference Variable 포인터를 대체하기 위해서 만들어진 개념이다. 이미 정의된 변수에 대해서 alias처럼 동작한다. int rats = 101; int &rodents = rat; // rodent is a reference 위와 같이 & 연산자를 사용해...

POSTECH OODP Lecture at 24SS Functions and Structures function의 매개변수로 structure 역시 올 수 있다. 그러나 크기가 큰 structure의 경우, 모든 값을 복사(call by value)하는 것은 낭비가 될 것이다. 그래서 구조체를 활용하는 함수는 대체로 element copy보다...

Deep Learning을 정리하겠다. 머신러닝에서 중요한 문제는 어떻게 훈련 데이터 뿐만 아니라, 실제 데이터(new input)에 대해서도 잘 동작하도록 할 것인가다. training error가 다소 발생하더라도 test error를 잡는 것이 regularization의 전략이다. Regularization : any modi...