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[Baekjoon/Python] 1697번: 숨바꼭질(BFS) # Baekjoon 1697번: 숨바꼭질 import sys from collections import deque input = sys.stdin.readline N, K = map(int, input().split()) visited = [0] * 2000002 def BFS(pos): queue = deque() queue.append(pos) visited[N] = 1 while queue: c = queue.popleft() if c == K: return visited[c]-1 for i in (c-1, c+1, 2*c): if visited[i] == 0 and 0
[Baekjoon/Python] 1541번: 잃어버린 괄호(Parshing) # Baekjoon 1541번: 잃어버린 괄호 import sys input = sys.stdin.readline equation = input().strip() token = [] num = "" for i in range(len(equation)): # 파싱 알고리즘 토큰화 if equation[i] == '-' or equation[i] == '+': token.append(equation[i]) else: num += equation[i] if i
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝1: Chapter 7] 합성곱 신경망(CNN) 본 포스팅은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1을 토대로 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. 해당 도서에 나오는 Source Code 및 자료는 GitHub를 참조하여 진행하였습니다. https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 사용된다. 특히 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 거의 다 CNN을 기초로 하고 있다. 7.1 전체구조 CNN은 합성곱 계층(convolutional layer)와 풀링 계층(pooling layer)로 구성된다. 지금까지 공부한 신경망은 인접하는 계층의 모든 뉴런과 결합되어 있었다. 이를 완전연..
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝1: Chapter 6] 학습 관련 기술들 본 포스팅은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1을 토대로 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. 해당 도서에 나오는 Source Code 및 자료는 GitHub를 참조하여 진행하였습니다. GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016)『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016). Contribute to oreilly-japan/deep-learning-from-scratch development by creating an account on GitHub.github.com 6.1 매개변수 갱신 지금까지 공부한 신경망 학습의 목적은 손실 함수의 값을 ..
1984 조지 오웰 작가의 1984 ​ 세계 3대 고전 디스토피아 소설.(우리들, 멋진 신세계, 1984) ​ ​줄거리​ 극단적 전체주의 사회인 오세아니아의 1984년을 다룬 소설이다. 작품 속에서 세계는 거대한 초국가들로 분화되어 있고 이들은 영구적인 전쟁 상태이다. 작품의 배경이 되는 곳은 영국으로 오세아니아에 포함되어 있다. 오세아니아는 전체주의 정치 이데올리기인 영사의 지배를 받으며 최고위 지배자는 ‘빅 브라더’이다. 소설 속 국가는 역사를 조작하고, 개인의 일거수 일투족을 감시하며, 언어와 사고를 통제하여 영구적인 집권을 기획한다. 소설은 이러한 세계관을 바탕으로 기록조작을 담당하던 주인공이 이러한 당의 통제에 반발을 느끼고 저항하기 시작한다. ​ ​제 1부​ 1984년 영국의 최고위 지배자 ‘빅 브라더..
프랑켄슈타인 메리 셸리의 프랑켄슈타인 한 과학자의 실험으로 인해 생명을 얻은 괴물에 대한 이야기 영미권에서는 최초의 SF 장르라고 평가내린 책 제 1부 로버트 윌턴은 항해에 대한 꿈을 이루기 위해 가족을 떠나 러시아로 가게 된다. 처음에는 선원으로 일하면서 경험을 쌓다가 시간이 지난 후 배 한 척과 고래잡이에 익숙한 선원들을 채용한 뒤 항해를 하기 시작한다. 항해를 하던 중 한 썰매가 얼음 파편을 타고 윌턴의 배 쪽으로 표류하게 되고 그 썰매에 있던 이방인은 윌턴의 배에 승선하여 건강을 회복하면서 같이 항해를 하게 된다. 처음에는 자신의 이야기를 숨기던 이방인은 윌턴과 선원들의 호의에 자신의 긴 이야기를 해준다. 이방인의 이름은 빅토르 프랑켄슈타인으로 제네바 출신이었다. 프랑켄슈타인은 자연 과학에 관심이 많았어서 열..
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝1: Chapter 5] 오차역전파법 본 포스팅은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1을 토대로 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. 해당 도서에 나오는 Source Code 및 자료는 GitHub를 참조하여 진행하였습니다. https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch 5.2 연쇄법칙 순전파는 계산 결과를 왼쪽에서 오른쪽으로 전달하는 것이다. 한편 역전파는 ‘국소적인 미분’을 순방향과는 반대인 오른쪽에서 왼쪽으로 전달한다. 또한, 이 ‘국소적 미분’을 전달하는 원리는 연쇄법칙(chain rule)에 따른 것이다. [그림 5-6]과 같이 역전파의 계산 절차는 신호 E에 노드의 국소적 미분을 곱한 후 다음 노드로 전달하는 것이다. 여기에서 말하는 국소적 미분은 순전파 때의 y = f(x..
[Deep Learning] Numpy, Matplotlib 라이브러리 정리 1. Numpy 배열 생성하기 import numpy as np # 1차원 배열 생성 array1 = np.array([1,3,5,6,7,9]) array1 # 출력: array([1, 3, 5, 6, 7, 9]) # 0으로 채워진 배열 생성 np.zeros(5) # 출력: array([0., 0., 0., 0., 0.]) # 범위를 지정하여 배열 생성 np.arange(10) #0~9까지 이어지는 array가 생성, for문 range와 비슷함 # 출력: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.arange(4,17,3) #시작점, 끝점, 간격 순으로 파라미터를 활용 가능 # 출력: array([ 4, 7, 10, 13, 16]) 인덱싱과 슬라이싱 ex_array = n..
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