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소소한 블로그
[2주차 - Day7] Gradient Descent Optimization Algorithms
오늘 수업에서 Gradient Descent Methods에 대해 잠깐 소개되었습니다. ( Stochasic gradient descent, Momentum, Nesterov accelerated gradient, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam ) 총 7가지네요ㅎㅎ 아무래도 한정된 시간에서 교육이 진행되다 보니, 각 방법에 대한 설명은 아주 간단하게 넘어갔습니다. 개인적으로 아쉬워서 각 방법에 대해 더 공부해봤습니다! 제가 본 자료들 중에 아래 논문이 가장 도움이 많이 되었습니다. 이번 게시물도 아래 논문을 기준으로 풀어냈습니다. https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 저는 각 방법에 대해 deep하게 다루기보다는 간략한 개념과 아이디어에 대해 소개..
부스트캠프 AI Tech
2021. 8. 12. 01:08