[minGPT]play_math 설명

play_math
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[CS231n] Features 과제(Assignment)

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포스팅을 시작하기에 앞서 수준 높은 강의와 강의 자료를 무료로 배포해주신 Stanford University CS231n 교수진께 감사의 말씀을 드립니다.  온라인 강의: https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk  강의 자료: https://cs231n.github.io   * 블로그 작성자 github 주소: https://github.com/withAnewWorld/JamesHanamura 서론 이전까지의 과제에서 Image data로 모두 RGB 데이터를 이용했습니다. 하지만 사진 이미지를 분류할 때에 RGB 데이터뿐 아니라 Image의 edge, texture 등 다양한 정보를 이용할수록 컴퓨터가 더 잘 학습을 할 것이라고 기대할 수 있습니다.  Assignment 구조 작성되어 있는 부분(파란색), 과제로 주어진 부분(빨간색)     - Load data     - PreProcessing(Extract Features)     - linear classifier(svm)          - Cross Validation          - Test image 예측     - Two Layer Network           - Cross Validation          - Test image 예측 Linear Classifier(svm) 기존 과제들과 같이 Cross Validation을 통해 가장 좋은 예측을 보일 것으로 기대되는 hyper parameters를 선택해 주시면 됩니다. 이 때 random.uniform 함수와 반복문...
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[minGPT]play_image 설명

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play_image Train GPT on images ¶ Effectively re-implements OpenAI's Image GPT model, getting GPT to model images instead of text, but using a near identical model. It's truly quite remarkable that a single model can agnostically do a great job modeling whatever data you give it: text, images, or whatever else. At the end of the day it is just a sequence of integers. Notice that unlike models like PixelCNN++ etc, this model knows nothing at all about the spatial layout of the pixels and has to learn the appropriate positional embeddings that reflect the spatial topology of the data. github: https://github.com/karpathy/minGPT minGPT 코드 이해를 돕기 위한 노트북. attention 설명 생략 전체 코드 및 참고 자료는 Andrej karpathy github 참고 바람 play_image 목적 image 데이터를 학습하여 새로운 image 생성 -> how?: image 데이터도 결국 숫자로 이루어진 데이터에 불과. 이를 sequential data로 변환하여 transformer 모델에 적용. (즉, 다음에 나올 pixel value 예측) image 변환(sequential data) -> Model -> image 예측(se...
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[CS231n] lecture 4. backpropagation 강의 요약

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포스팅을 시작하기에 앞서 수준 높은 강의와 강의 자료를 무료로 배포해주신 Stanford University CS231n 교수진께 감사의 말씀을 드립니다.  온라인 강의: https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk  강의 자료: https://cs231n.github.io 1. 필요성     Deep learning의 경우 layer의 개수가 많아짐에 따라 자연스레 loss function은 매우 복잡한 형태를 띠게 된다. 따라서 이를 변수에 따라 편미분 하기 매우 어려워진다. 2. Idea     Chain rule에 따라 복잡한 문제를 쉬운 문제의 집합체로 생각한다. 3. 예시 새로운 노드의 gradient = 이전 노드의 gradient*새로운 노드의 미분 값 (value = result) 4. 특성(Add, Multiplication, Max)      뉴럴 네트워크의 특성 상 add 연산과 mul 연산, max 연산이 자주 쓰인다. ex) max(0, wx+b)    1. Add gate Add gate는 이전의 gradient를 공평하게 나눠주는 역할을 한다. 즉, 해당 노드의 gradient = 이전노드의 gradient (${d(x+y) \over dx}={d(x+y) \over dy}=1$)     2. Multiplication gate 해당 노드의 gradient = 이전 노드의 gradient*상대 value (${d(x*y) \over dx}$ = y, ${d(x*y) \over dy}$= $x$)     3. Max gate Max gate는 Add gate와 비슷하게 이전 노드의 gradient를 그대로 끌고 온다는 점이 비슷하지만 가장 큰 value를 가졌던 노드에만 gradient가 할...
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