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ch3 - 신경망, 활성화 함수 + 자연어 처리 강의

Artifical Neral Networks (ANN) - 강의 신경망은 실수형으로 구성된 vector를 인풋으로 받아 weight를 곱하고, 이 inputs의 선형 합을 계산한다. (w0은 편향, w0은 항상 1이다.) (계단 함수를 활성화함수로 사용할 경우) 선형 합이 0보다 클 경우 Output은 1, 아니라면 -1이다. Neurons integrate information 뉴런은 정보를 통합한다. Neurons pass information about the level of their input 뉴런은 인풋 레벨의 정보를 pass한다(넘겨준다). Brain structure is layered 뇌구조는 layered하다 (여러 층으로 이루어져 있다) The influence of one neuro..
공부/밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2019. 9. 11. 11:16

ch2 - 퍼셉트론 + 자연어 처리 강의

퍼셉트론 +) 강의 A perceptron represents a hyperplane decision surface in the ndimensional space of instances 퍼셉트론은 n차원의 좌표평면에서의 초평면 결정면을 나타낸다. Some sets of examples cannot be separated by any hyperplane, those that can be separated are called linearly separable. 어떤 예시의 셋들은 어떤 초평면으로도 나누어질 수 없는데, 나누어질 수 있는 것들은 선형으로 분리 가능하다고 말한다. 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 (0 또는 1) 출력 Many Boolean functions can be represen..
공부/밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2019. 9. 11. 10:14

파이썬 언어의 특징, 연산자 오버로딩, 할당, 자료형1

multi 패러다임 언어 파이썬은 multi 패러다임 언어입니다. 즉 객체형 방식과 함수형 방식을 동시에 사용할 수 있습니다. note) 객체지향 프로그래밍 : 프로그램을 상호작용하는 객체들의 집합으로 봅니다. 함수형 프로그래밍 : 프로그램을 상태값을 지니지 않는 함수들의 연속으로 봅니다. 동적 타이핑 언어 파이썬은 동적 타이핑 언어입니다. (dynamic typing language) 즉, 객체의 타입을 명시적으로 지정하지 않고, 런타임에서 객체의 타입을 설정하도록 하는 것입니다. 그렇기 때문에 타입을 신경쓰지 않고 코딩이 가능합니다. 아래 코드는 파이썬의 대표적인 동적 타이핑이라는 특징을 잘 나타내줍니다. 1 2 3 4 5 6 def add(a, b): return a + b print(add(1, ..
language 2019. 9. 11. 00:28

BOJ 12100 2048(easy)

문제 2048 게임은 4×4 크기의 보드에서 혼자 즐기는 재미있는 게임이다. 이 링크를 누르면 게임을 해볼 수 있다. 이 게임에서 한 번의 이동은 보드 위에 있는 전체 블록을 상하좌우 네 방향 중 하나로 이동시키는 것이다. 이때, 같은 값을 갖는 두 블록이 충돌하면 두 블록은 하나로 합쳐지게 된다. 한 번의 이동에서 이미 합쳐진 블록은 또 다른 블록과 다시 합쳐질 수 없다. (실제 게임에서는 이동을 한 번 할 때마다 블록이 추가되지만, 이 문제에서 블록이 추가되는 경우는 없다) (...) 마지막으로, 똑같은 수가 세 개가 있는 경우에는 이동하려고 하는 쪽의 칸이 먼저 합쳐진다. 예를 들어, 위로 이동시키는 경우에는 위쪽에 있는 블록이 먼저 합쳐지게 된다. 의 경우에 위로 이동하면 를 만든다. 이 문제에서..
카테고리 없음 2019. 9. 10. 21:38