[일반] 일반화불가하고 수학적으로 설명불가한 특성

[딥삣삐(125.177)]

이건 학문이 발달하면 나타나는 흔한 현상임. 애초에 물리학에서 떨어져나온 화학이나 생물학도 물리적인 증명포기하고 걍 실험해서 쓸만한거 찾는 학문으로 되었음. 원자 하나의 화학반응과 분자의 움직을 완벽하게 증명하려면 일단 양자역학부터 인간이 정복해야함. 근데 그짓거릴 왜하고앉았음. 같은 생물학자라도 유전공학하는 사람은 생화학 하나도 몰름. 걍 통밥으로 실험해서 좋은거 나오면 장땡이고 ai도 그런 학문이 되었음. 언제 뉴럴네트워크 계산을 다 쳐하노앉았노 걍 아웃풋만보고 뭐할지 궁리해야지

[딥삣삐 1(49.165)]

딥러닝갤 글쓴 애들중에 얘가 지능 상위 5%네

[딥삣삐 2(118.235)]

수학공부의 요지는 증명이아니라 모티베이션에 있을 것 같은데 핀트를 이상한 곳에 잡네

[익명(107.77)]

수학은 포말한 정의와 증명이 핵심임. 모티베이션이라고 뭉뚱그리고 포말함이 없으면 그건 그냥 수학과는 관계 없는 일임

[딥삣삐 3(211.36)]

근데 수학잘하면 모티베이션이 늘어남? 진짜 몰라서 그럼 cnn이나 attention은 모티베이션은 뇌구조에서 가져왔잖아. 그냥 다양한 분야 융합할줄 아는 능력이 모티베이션나오는거아님?

[익명(39.7)]

둘다 뇌구조랑 좆도 상관없는데? cnn 기존 이미지처리에 쓰던 convolution kernel을 학습시켜 대체한거고 attention도 뇌과학 갈필요없이 자연스럽게 가중치 주다보니 나온건기

[딥삣삐 5(106.102)]

ㄴㄴ 컨볼루션이 뭔 이미지처리에쓰이냐 신호처리에 쓰던거고 엄밀히 말해서 cnn이랑 좀 다르게 작동하는데 거의 이름만빌려온거고 cnn 특징추출 아키텍처는 뇌구조에서 사물인식계층구조 차용한거 맞는데

[딥삣삐 5(106.102)]

그리고 어텐션이 가중치 주면서 자연스럽게 뿅튀어나왔다고? ㅋㅋㅋㅋ

[딥삣삐 4(165.194)]

모티베이션을 위한 수학이 딱 미적 확통 선대까지임. 예를 들어 지속학습 방법중에 orthogonal gradient descent라는 걸 보면 gradient가 항상 변화량이 최대가 되는 방향을 가리킨다는 성질을 이용해서 망각이 최대가 되는 방향을 찾음. 또 후속연구인 pca-ogd를 보면 데이터분포를 대표하는 gradient를 계산하려고 pca로 대표축을 찾는데 여기에 svd가 쓰이니까 svd의 성질을 제대로 이해해야 이런 발상이 가능하고

[익명(118.235)]

오 CL 하심? CL은 요즘 근황 어떤것 같음?