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안녕하세요~!!
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tirano10 |
2014-06-03 |
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이런 건 회원들을 위해 공유
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까뮈 |
2015-04-09 |
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안젤리나 졸리
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수원나그네 |
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우리가 이기고 있다.18대와 19대의 비교
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aprilsnow |
2012-04-12 |
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'저는 검찰 상층부를 믿지 않습니다'
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눈마 |
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한국인에겐 위안이 필요하다
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눈내리는 마을 |
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깨달음의 용도
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정청와 |
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광주 구조모임 안내
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탈춤 |
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[토론회] 조선/동아의 반민족/독재찬양
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수원나그네 |
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낡은 컴퓨터에서 나온 "서프라이즈" 1회 정모 사진
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hojai |
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모퉁이를 돌아온 좋은 소식
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수원나그네 |
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자녀교육 때문에 고민하는 분들께 드리는 글
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구조론 청주 모임(오프닝~!)
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역삼동 정기 모임 (안동소주 장전)
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예능프로 수준높이고 몇개빼고 다없애야.
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이야기를 쉽게 만들고 끝내는 방법
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원격작용
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아나키 |
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구조론은 수학적으로 비선형 시스템과 유사한 것으로 생각됩니다. 대강 다음 링크에서 설명하고 있습니다.
http://www.aistudy.com/physics/chaos/nonlinear.htm
제 이야기는 수학적으로는 엄밀하지 않을 수 있습니다. 참고만 하시기 바랍니다.
당신에게 어떤 현상이 선형적(인과가 비례적)으로 보인다면, 이는 당신이 대립하는 두 독립 변수 중 하나를 고정시켰기 때문입니다. 우리는 지구를 고정하고 물체만 바라보기 때문에 물체의 운동을 선형적으로 표현할 수 있는 것과 같습니다. 이는 모든 '측정'의 원리입니다.
한편, 일반적으로 비선형계를 예측하기 어려운 이유는 관찰자가 현상에서 비선형계를 구성하는 변수를 2가지로 압축시키는데 어려움을 겪기 때문입니다. 그 이유는 귀납적 추론을 사용하기 때문이고요. 연역적으로 추론하지 않으므로 생기는 오류입니다.
진화나 발달이 계단식으로 이루어지는 것도 이러한 비선형 원리 때문입니다. 한 쪽 독립 변수가 아무리 채워져도 다른 쪽 독립 변수가 채워지지 않으면 다음 단계(종속 변수)로 올라갈 수 없습니다. 밸런스 원리라고도 하죠.
최근 트렌드인 머신러닝과 관련된 비선형성을 생각하시려면 다음 링크도 추천합니다. 보통은 하위의 어떤 다수의 특성(피처, 독립변수)으로 상위의 레이블(정의 혹은 분류, 귀납적으로 봤을 때 종속변수)을 귀납적으로 규정하는 방법을 머신러닝이라고 합니다. 그 방법의 대표적인 예시가 신경망이고요.
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/feature-crosses/encoding-nonlinearity?hl=ko