1. Vectorization
- 벡터화가 무엇인지 프로그래밍 관점에서 설명하고 있습니다.
- 벡터화하지 않으면 반복문을 돌아야 하지만, 백터화하면 반복문없이 수행할 수 있습니다.
- SIMD(Single instruction, multiple data)가 GPU에서만 수행되는 것은 아닙니다. CPU에서도 수행됩니다. (저는 GPU에서만 되는줄 알고 있었뜸..)
- 벡터화와 SIMD가 연결되는 것은 자연스러운 전개입니다. n개의 w와 x가 한번의 명령에 의해 처리(SIMD)되니까요.
2. More vectorization examples
- 벡터화가 늘 가능한것은 아닙니다. 하지만 하기위해 노력해야합니다.
- logistic regression 에 대한 예제가 있는데, 잘 모르겠습니다. 프로그래밍과제를 해봐야 이해가 될 것 같네요.
3. Vectorizing Logistic Regression
- logistic regression 에 대한 설명이 있습니다. 보기에는 참~ 쉽죠 해봐야압니다.
4. Vectorizing Logistic Regression’s Gradient Computation
- dw, db를 구하는 과정에 대해서 수식과 슈도 코드로 설명합니다.
5. Broadcasting in Python
- 행렬곱(벡터화)를 위한 테크닉으로 보입니다.
- 행렬간의 연산을 위해 값을 차원적으로 늘리는 것 입니다.
프로그래밍 관련 설명이라 보기에는 쉽지, 안해보면 모릅니다.
과제가 있는데 풀어서 올려보겠습니다~!