ok-lab

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 $Random\ process,\ Realization\ , 브라운운동(Brownian\ motion),\ Mean,\ Covariance,\ Kernel\ function,\ Stationariy $ Random Process random process는 random variable의 확장판이라고 생각하면 된다. random variable 에서 sampling을 할 때 가우시안 분포에서는 하나 씩 도출되지만 멀티 가우시안, GAN에서 사용하는 여러 차원의 가우시안, 무한차원의 가우시안 분포를 정의하기 위해 random process를 사용한다. random process를 함수들의 공간..

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심키워드 $Random\ Variable,\ Probability\ space,\ Probability\ density\ function,\ Correlation\ analysis$ Random Variable - random variable: 우리에게 관측되는 실수로 가는 어떤 함수가 random variable 이다 . subset이 아니라 하나의 원소 probability space : $ (\Omega, \mathcal{A}, P) $ , Borel measurable space $(\mathbb{R}, \mathcal{B})$ 실수들로 이루어진 $\sigma$-field를 Borel meas..

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 $Measure theory$, $Measure$ , $Set\ function$, $Sigma\ field$, $Measurable\ space$ Measure Theory ($e.g.$ 몸무게, 나이 등 ) set function : a function assigning a number of a set ( $e.g.$ cardinality , length , area ) $set$을 2차원 공간이라고 친다면, 그 공간 사이에서 원을 그렸을 경우 원 안의 면적을 재는 것. $\sigma$-field $\mathcal{B}$ : a collection of subsetsof $U$ such..

본 자료는 edwith 최성준님이 강의하신 Bayesian Deep Learning 강의를 참고하였다. 핵심 키워드 $Set\ theory,\ Set,\ Element,\ Cardinality,\ Countable,\ Function,\ Mapping $ Set theory $set$ / $element$ / $subset$ / $universal\ set$ / $set\ operations$ 대학교로 예를 들자면, $set$은 대학교를 지칭하고, 교수님, 자연계열 학생, 공대생 등등 그러면 $element$는 각 사람들에 해당하는 것이 될 것이고, $subset$은 수학과, 기계공학과 등 학과별 집합이 된다. $universal\ set$은 학교 내에 포함되는 모든 사람이라 볼 수 있다. $set\ o..