고차원 함수 시각화 방법: 파라메트릭 곡면과 색·시간 축으로 신경망을 눈으로 보는 법
함수의 입력과 출력에 각각 차원이 있다는 관점에서 출발해 파라메트릭 곡면, 색, 시간 축을 차례로 더해 고차원 함수를 시각화하는 방법을 정리했다. 신경망 역시 하나의 함수일 뿐이라는 사실이 자연스럽게 드러난다.
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고차원 최신 뉴스와 핵심 해설
고차원 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
차원의 저주 쉽게 이해하기: 고차원에서 머신러닝의 직관과 거리가 무너지는 이유와 대응법
차원이 높아질수록 거리와 데이터에 대한 직관이 무너지는 '차원의 저주'를 기하학과 예시로 풀었다. 데이터 요구량의 지수적 증가, 거의 직교하는 무작위 벡터, 차원 축소 같은 대응법까지 차근차근 정리한다.
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