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STUDY

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[ML 책] 엔트로피, 크로스 엔트로피, KL Divergence, Negative log Likelihood 머신러닝에 필요한 기초적인 수학 공부를 하기 위해 "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 이라는 책을 읽고 블로그에 요약해보고자 합니다. 오직 제 개인적인 공부 공간으로 사용할 목적으로 포스팅을 할 예정이니 자세한 내용이 궁금하신 분들은 아래 표지 책을 구매하여 공부하시길 바랍니다. 이전 포스팅 >>>>> [STUDY/머신러닝\딥러닝] - [ML책] 머신러닝이란? [ML책] 머신러닝이란? 요즘들어 머신러닝/딥러닝 공부를 하면서 수학적 지식이 정말 필수적이구나라는 생각이 많이 듭니다. 물론 수학적인 지식없이도 머신러닝과 딥러닝을 쉽게 접할 수 있습니다. 하지만, 저와같이 chaeso-coding.tistory.com [엔트로피 Entropy] 확률의 불확실성 정도 측정. 하나의 분포를 대..
[백준] 9012번 괄호 python [나의 풀이] len_element = int(input()) right_num = 0 left_num = 0 for i in range(len_element): box = input() for s in box: if s == '(': right_num += 1 else : left_num += 1 if right_num == left_num: while box.find('()') != -1: box = box.replace('()', '') if box == '': print('YES') else: print('NO') else: print('NO') right_num = 0 left_num = 0
[백준] 10828번 스택 python 이 문제는 스택을 이용하여 푸는 문제이다. [나의 풀이 - 첫 번째 시도] len_element= int(input()) stack = [] for i in range(len_element): element = input() if element.find('push') != -1: x, y =map(str, element.split()) stack.append(int(y)) elif element.find('pop') != -1: if len(stack)==0: print(-1) else: print(stack[-1]) stack.pop() elif element.find('top') != -1: if len(stack)==0: print(-1) else: print(stack[-1]) elif eleme..
[자료구조] 스택 stack * 스택 stack - LIFO, Last In First Out 구조 - 가장 나중에 들어온 자료가 가장 먼저 처리 - 들어갈 때 PUSH, 나올 때 POP * 스택 박스 만들기 stack=[] * PUSH 구현 stack.append(1) # 괄호안 넣고 싶은 원소 * POP 구현 stack.pop() * 전체 구현 stack = [] # push stack.append(1) stack.append(2) stack.append(3) stack # [1, 2, 3] # pop stack.pop() stack # [1, 2] stack.pop() stack # [1]
(2022 preprint) C3-STISR: Scene Text Image Super-resolution with Triple Clues [Proposed Method] - 본 논문은 C3-STISR을 제안 1. triple-clue guided super-resolution 2. triple clues에 대한 추출과 fusion 요소 - 위 1., 2.에 대해 본 논문에서는 소개함 low-resolutionimage $I_{LR} \in R^{CXN}$ C : 각 이미지의 channel의 수 $N = H \times W$ 는 collapsed sparial dimension [Proposed Method - Overview] 본 논문의 목표 : 입력 LR image $I_{LR}$과 몇몇 text-specific clue $h_t$를 기반으로 $I_{SR} \in R^{C \times (4 \times N)}$ 초해상화 이미지를 만드는 ..
[프로그래머스] 문자열의 뒤의 n글자 [나의 풀이] def solution(my_string, n): answer = '' my_list = list(my_string) list_len = len(my_list) for s in range(list_len-n,list_len): answer += my_list[s] return answer [다른 사람 풀이] def solution(my_string, n): return my_string[-n:] 그냥 [-n:] 하면 답이 나온다.... 내 답안과 비교하면 엄청 간단하다.. ㅜㅜ
[프로그래머스] 공배수 [나의 풀이] def solution(number, n, m): answer = 0 if number%(n*m)==0: return 1 elif number%n==0 and number%m==0: return 1 else: return 0
까먹지 않기 위한 파이토치 공부 내용 정리3 * View(Reshape) 원하는 shape으로 바꿀 수 있음 '''View(Reshape)''' t = np.array([[[0, 1, 2], [3, 4, 5]], [[6, 7, 8], [9, 10, 11]]]) ft = torch.FloatTensor(t) print(ft.shape) # torch.Size([2, 2, 3]) print(ft.view([-1, 3])) # -1 부분은 건너뛰고, 두 번째 차원이 3이 되게 만들어라 print(ft.view([-1, 3]).shape) # tensor([[0., 1., 2.], # [3., 4., 5.], # [6., 7., 8.], # [9., 10., 11.]]) # torch.Size([4, 3]) print(ft.view([-1, 1, 3]))..
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