[ccibomb@CRG]# _bykim

※ 김성훈 교수님의 [모두를 위한 딥러닝] 강의 정리

 - https://www.youtube.com/watch?reload=9&v=BS6O0zOGX4E&feature=youtu.be&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&fbclid=IwAR07UnOxQEOxSKkH6bQ8PzYj2vDop_J0Pbzkg3IVQeQ_zTKcXdNOwaSf_k0

 - 참고자료 : Andrew Ng's ML class

  1) https://class.coursera.org/ml-003/lecture

  2) http://holehouse.org/mlclass/ (note)

1. Shape, Rank, Axis

 - Rank : 행렬의 차원(dimension). 1차원인 경우 1, 2차원인 경우 2.

            대괄호 '['의 개수를 세면 됨

 - Axis : 축. 가장 바깥 대괄호의 axis = 0 가장 안쪽의 axis = rank -1

 - Shape : 행렬의 구조. 행렬 형태의 표시방법(행렬츼 차원 및 요소가 몇개인지)

2. Broadcasting # 사용시 유의!

3. Reduce mean, Reduce sum

 - integer 인지 float 인지에 따라 결과값 달라짐을 주의해야 함

 - axis(축)에 따라 결과값 달라짐도 주의해야 함

4. Argmax

 - 가장 큰 값이 있는 위치를 구함

5. Reshape

 - reshape은 원하는 shape를 직접 입력하여 바꿀 수 있음

 - shape에 -1을 입력하면 고정된 차원을 채우고 남은 부분을 알아서 채워줌

 - Reshape (squeeze, expand)

   squeeze : 차원 중 사이즈가 1인 것을 찾아 스칼라값으로 바꿔 해당 차원을 제거함

   expand_dims : axis로 지정된 차원을 추가함

6. One hot

 - 입력받은 행렬보다 마지막에 한차원이 증가함

 - reshape을 통해 다시 증가한 차원을 줄여줄 수 있음 

7. Casting

 - Tensor를 새로운 형태로 캐스팅하는데 사용함

 - 부동소수점형(float)에서 정수형(int)으로 바꾼 경우 소수점 버림

 - Boolean 형태인 경우 True이면 1, False이면 0을 반환

8. Stack

 - 여러 조각의 행렬을 합침

 - axis = 0 / axis = 1에 따라 stack을 쌓는 방식이 달라짐

9. ones_like, leros_like

 - 주어진 shape과 동일하게 0 또는 1을 채운 행렬을 만듦

10. Zip

 - 여러 개의 Tensor를 한번에 추출