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*본문 내용은 스탠포드 대학교 CS231n 강의를 개인적인 학습 목적으로 요약한 내용입니다. Lecture: Loss Function and Optimization Slide: http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture3.pdf 1. Loss Function Loss Function: 현재 설정된 W를 입력으로 받아서 각 스코어를 확인하고 이 W가 지금 얼마나 좋고 나쁜지를 정량적으로 말해주는 것 그리고 가장 덜 구린 W를 찾는 과정이 Optimizaion이다. Multiclass SVM loss (Support Vector Machine) 위와 같은 score 결과를 예시로 했을 때, SVM의 원리는 이렇다. 정답 label score 보다..

*본문 내용은 스탠포드 대학교 CS231n 강의를 개인적인 학습 목적으로 요약한 내용입니다. 1강은 딥러닝의 역사에 관한 내용이라서 따로 요약하지 않고 넘어갑니다. Lecture: Image Classification Slide: http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture2.pdf 1. 고양이 분류하기 어떻게 하면 컴퓨터가 고양이 사진을 보고 '고양이'라고 분류해낼 수 있을까? 더 나아가서 1000개, 10000개 이상의 다양한 물체를 컴퓨터가 분류하려면 어떤 알고리즘이 필요할까? 이미지, 영상 인식이 어려운 이유 Semantic Gap: 컴퓨터에게 이미지는 거대한 숫자집합에 불과하다. Viewpoint variation: 촬영의 각도에 따라..

https://www.acmicpc.net/problem/2193 2193번: 이친수 0과 1로만 이루어진 수를 이진수라 한다. 이러한 이진수 중 특별한 성질을 갖는 것들이 있는데, 이들을 이친수(pinary number)라 한다. 이친수는 다음의 성질을 만족한다. 이친수는 0으로 시작하지 않는다. 이친수에서는 1이 두 번 연속으로 나타나지 않는다. 즉, 11을 부분 문자열로 갖지 않는다. 예를 들면 1, 10, 100, 101, 1000, 1001 등이 이친수가 된다. 하지만 0010101이나 101101은 각각 1, 2번 규칙에 위배되 www.acmicpc.net 이번 문제도 먼저 떠오른 방법은 DFS (깊이 우선 탐색) 이었다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 ..

문제: https://www.acmicpc.net/problem/1463 참고 블로그: https://blockdmask.tistory.com/254 처음에는 top-down 방식으로 접근해서 삽질했다. 논리가 틀린 것 같진 않은데 시간 초과가 떴다. DP카테고리에 있는 문제였고, 아직 DP를 모르기 때문에 구글링했다. 문제 번호를 바로 구글링했는데, 지금 생각해보니 DP를 먼저 검색해볼 걸 그랬다. 결론적으로는 문제 풀면서 DP를 배웠으니 상관없는 것 같기도 하고.. 코드 참고한 블로그: https://blockdmask.tistory.com/254 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 #include #incl..

0. w3school 이건 그냥 알아야 된다. 영어공부할 때 사전 보듯 Web 공부하다 사전처럼 볼 수 있는 사이트다. https://www.w3schools.com/js/default.asp