Homework#week14

1. Clustering은 무엇이고 similarity가 intra-class와 inter-class에서 어떤 특징을 가지는가?

2. Minkowski distance metric은  [eqn: d ({bold x,y}) = LEFT ( sum _{ i=1} ^{p } LEFT | x_i - y_i RIGHT |^r RIGHT )^{1/r}]으로 주어진다. 이 경우  [eqn: {bold x}=(2,4)]이고 [eqn: {bold y}=(6,1)]이면, [eqn: r=1,2, inf , - inf]에 대하여 distance를 계산하고, 이 distance가 무엇인지도 설명하시오.

3. SOM에서 BMU(Best Matching Unit)이 선정되면 가중치들은 어떻게 변경되는가? 이때, BMU의 이웃들은 어떤 원리로 선정되나?

4. k-means algorithm을 설명하시오.

5. reference vector [eqn: {bold m}_i (i=1,2,...k)]와 data [eqn: {bold x}^t (t=1,2,...P)]가 주어진 k-means algorithm에서 [eqn: E= sum_{ t} sum_{i} b_i^t LEFT DLINE {bold x}^t - {bold m}_i RIGHT DLINE^2 = sum_{ t} sum_{i} b_i^t sum_j (x_j^t - m_ij )^2] 으로 error가 정의되었을 때, error를 최소화 시키는 [eqn: m_ij] 를 계산하시오. 계산된 결과는 어떤 의미를 지니는가?

6. GAN에서 Generator와 Discriminator의 역할 및 Generator와 Discriminator의 상호작용에 대하여 설명하시오.

7. GAN의 학습 기준이 되는 가치함수의 수식을 적고 이를 설명하시오.

8. [eqn: y rarrow a log y +blog(1-y)]의 [0,1] 구간에서 최댓값 [eqn: y]을 구하시오.