OUTTA Basic — BERT·Hugging Face·Gemini를 안전하게 정리하기
Tokenization, attention mask, BERT output shape와 환경변수를 이용한 Gemini credential 처리를 코드 중심으로 정리했다.
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AI · Deep Learning · Computer Vision
판별형 CNN, Vision, 생성형 모델을 내가 공부한 순서대로 모았습니다.
OUTTA Basic — RNN과 Seq2Seq에서 시간축 따라가기
Hidden state, sequence shape, train-test divergence와 Seq2Seq teacher forcing을 저장된 RNN 곡선으로 다시 정리했다.
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OUTTA Basic — 기본 언어모델, Embedding과 Autoencoder 연결하기
TF-IDF cosine similarity에서 dense embedding과 autoencoder latent까지 표현 학습의 흐름을 정리했다.
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OUTTA Basic — PyTorch CNN과 손글씨 분류 오류 읽기
Convolution과 pooling의 shape를 따라가고, 저장된 loss·accuracy·오분류 이미지를 함께 읽은 CNN 공부 기록이다.
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OUTTA Basic — 함수 근사와 비선형 분류를 신경망으로 이해하기
Sigmoid basis로 함수를 근사하고 spiral data의 decision boundary를 학습하면서 신경망의 깊이와 학습 실패를 비교했다.
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OUTTA Basic — 데이터 탐색에서 자동미분과 선형회귀까지
NBA 신체 측정값을 그려 보고, 손실곡면·경사하강법·정규화를 선형회귀 Notebook 출력과 함께 다시 정리했다.
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DDPM에서 Latent Diffusion과 DiT까지
Forward noise, reverse denoising, latent space와 Transformer backbone을 한 흐름으로 정리한 기록.
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VAE의 ELBO와 Reparameterization
Encoder가 평균과 분산을 예측하는 이유와 reconstruction·KL loss를 코드 흐름으로 정리한 기록.
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Autoregressive Factorization과 MLE
결합확률을 순서대로 풀고 teacher forcing, log-likelihood, cross entropy를 연결한 기록.
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PPG-HRV 분류에서 AUC·F1의 평가 조건을 보존한 이유
Subject split, fold, preprocessing, confusion matrix와 paper-reported metric을 하나의 성능값으로 합치지 않는 기록.
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