문과생CS정복기

최대가능도추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)은 생성모델에서 매우 중요한 역할을 합니다. 생성모델에서 MLE의 역할을 설명하기 위해, 생성모델이 어떻게 작동하는지 간략히 설명하고, 그 과정에서 MLE가 어떻게 사용되는지 설명하겠습니다.생성모델에서의 MLE의 역할생성모델은 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있게 합니다. 이때, 생성모델은 특정한 파라미터(예: 평균과 분산, 혹은 뉴럴 네트워크의 가중치 등)를 가지고 있으며, 이 파라미터들을 최적화하는 것이 모델의 학습 과정입니다. 여기서 MLE가 등장합니다.1. 가능도 함수 설정:생성모델은 주어진 데이터가 특정 확률 분포(예: 가우시안 분포, 다항 분포 등)를 따른다고 가정합니다. 이 가정 하에서, 주어진..

인공신경망(ANN)에서 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 방법을 사용하는 경우가 많습니다. MLE는 주어진 데이터에 대해 가장 가능성이 높은 모델 파라미터를 찾는 통계적 방법입니다. 신경망의 학습에서 이를 적용하는 것은 네트워크 파라미터를 조정하여 주어진 입력에 대한 출력이 실제 데이터의 분포를 가장 잘 반영하도록 만드는 것을 의미합니다.MLE와 인공신경망인공신경망의 학습 과정은 크게 두 부분으로 나뉩니다: 손실 함수를 정의하고, 이 손실 함수를 최소화하는 파라미터를 찾는 것입니다. MLE 방법을 사용하는 경우, 손실 함수는 종종 데이터의 로그-우도(log-likelihood)의 음수를 사용합니다. 간단히 말해서, MLE는 모델 파라미터를 조정하여 관측된 데이터..