1. 오늘 공부한것
2. 오늘의 블로그 결과물
3. 앞으로 할것
1.오늘 공부한것
- Flyent Python 책에서 OOP object reference 부분 조금(!) 공부
- DeepLearning Specialization Convolution Network Week2 공부
- Machine Learning perspective in Probability에서 probability chapter 공부
- Transformer test case를 lilianweng, adrew Ng의 test case를 빌려서, pytorch 프레임워크로 변환후 사용하기로 결정
2. 오늘의 블로그 결과물
3. 앞으로 할것
- Transformer 공부내용 논리적 구조에 맞게 초안작성 +softmax 관련내용을 더 추가해준다.
- aliasing 내용 보강하여, pass by reference 글 작성
- Aho-chorasik 알고리즘 구현 및 설명 초안작성,구현시 unittest시험해보면 좋을것
- linear algebra, prabability 의 최소한의 기초체력(?) 을 기른다.
- Fluent Python책에서 OOP object reference를 공부하고, Pytorch custom class 와 call frame글을 더 세심하게 작성
- statistcs ,statistics model, ML model에대하여 글을 적을지 말지 진짜 고민된다.(겉핥기 수준으로 알아서 적을내용이없다.).
- MobileNet v1 ,v2 의 pointwise layer part가 한쪽은, projection이고, 다른 한쪽은 projection 이라 명명하지 않은 이유를 linear algebra에서 찾아본다.
- DeepLearning Specialization Convolution Network Programming Assginment를 해치운다.
- DeepLearing Specialization에서 Sequence Part에서 word representation 강의를 듣는다.
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