[프로그래머스] / [Level 2] / [Python] 괄호 변환
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Coding Test/프로그래머스
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/60058 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr from collections import deque def solution(p): answer = '' def is_correct(s): q = deque() isCorrect = False for s_ in s: if s_ == '(': q.append('(') elif len(q) == 0: isCorrect = False break else: q.popleft() else: if len(q..
[프로그래머스] / [Level 2] / [Python] [3차] 파일명 정렬
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Coding Test/프로그래머스
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17686 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr def solution(files): answer = [] an = [] for file in files: s = [] for idx, i in enumerate(file): if i.isdigit(): s.append(idx) elif len(s) > 0 and i.isdigit()==False: break head = file[:s[0]] number = file[s[0]:s[-1]+1] et..
Pytorch 버전 기록
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끄적 끄적
Local GPU : GTX 1660 Ti PyTorch Install $ pip3 install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio===0.10.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html Server GPU : GTX 3090 PyTorch Install $ pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html CUDA & CUDNN -- base cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run cudnn-11..
[Transformer] Attention Is All You Need (2)
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Paper Review
Attention Is All You Need해당 글과 그림의 출처는 lllustrated Transformer과 lllustrated Transformer(번역)을 참고하였습니다.Positional Encoding을 이용해서 Sequence(시퀀스)의 순서 나타내기RNN이 자연어 처리에서 유용했던 이유는 단어의 위치에 따라 단어를 순차적으로 입력받아서 처리하는 RNN의 특성으로 인해 각 단어의 위치 정보(Position Information)를 가질 수 있다는 점에 있었습니다.하지만 Transformer 모델에서는 입력 문장에서 단어들의 순서에 대해서 고려하고 있지 않으므로 단어의 위치 정보를 다른 방식으로 알려줄 필요가 있습니다.  이를 위해서, Transformer 모델은 각각의 입력 embeddi..
[Transformer] Attention Is All You Need (1)
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Paper Review
Attention Is All You Need해당 글과 그림의 출처는 lllustrated Transformer과 lllustrated Transformer(번역)을 참고하였습니다.이 글에서는 Attention을 활용한 모델인 Transformer에 대해 다룹니다. 우선 이 모델의 핵심을 정리한다면, multi-head self-attention을 이용해 sequential computation을 줄여 더 많은 부분을 병렬 처리가 가능하게 만들면서 동시에 더 많은 단어들 간 dependency를 모델링 한다는 것입니다. A High-Level Look전체적인 흐름을 먼저 살펴보겠습니다. 기계번역 모델은 특정 언어로 된 문장을 입력 받아 다른 언어로 번역한 문장을 출력합니다. 그 모델을 열어 보면, Enc..
Parameter Estimation (모수 추정), 가능도 (Likelihood), MLE (Maximum Likelihood Estimation)
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ML & DL/기초 이론
Parameter Estimation 통계학에서 중요한 개념 중 하나로, 모집단을 분석하기에는 많은 비용이 발생하므로 부분(표본) 집단을 통해 모집단의 특성을 파악하는 것입니다. 모집단의 일부인 표본에 통계 분석 방법을 적용해 모수를 추정하는 방법을 모수 추정이라 한다. 모수란 모집단의 특성을 나타내는 수치로 평균, 분산, 상관계수 등이 있습니다. 일반적으로 모수 추정의 목적은 관측된 데이터의 실제 확률 분포 \(p(X|\theta)\)를 가장 잘 근사하는 수학적 모형을 찾는 것입니다. 이와 같이 근사화한 모델을 사용한 이유는 실제 데이터의 확률 분포 또는 모수를 정확히 알 수 없기 때문입니다. 따라서 임의의 확률 모형 \(p(x|\cdot)\)을 가정한 뒤, 이 모형이 데이터를 가장 잘 설명하는 모수를..
Probability Model(확률 모형), Random Variable(확률 변수)
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ML & DL/기초 이론
Probability Model, 확률 모형 확률 모형은 어떤 사건이 발생할 가능성(확률)을 수학적으로 만든 방법입니다. 이는 확률 변수(random variable)라는 것을 이용하여 데이터 분포를 수학적으로 정의하는 방법라고도 합니다. 보통 미리 정해진 확률 분포 함수 또는 확률 밀도 함수를 사용하며, 이 함수들의 계수를 모수(parameter)라고 부릅니다. 모수(parameter)는 \(\theta\)라고 표기하기도 하며, 이는 확률 모형을 정의하는 데 중요한 역할을 하는 값으로 요약 통계량(Descriptive Measure)라고 부릅니다. 예를 들어 가장 널리 쓰이는 확률 모형의 하나인 가우시안 정규 분포(Gaussian normal distribution)는 다음과 같은 수식으로 확률 밀도 ..
[프로그래머스] / [Level 2] / [Python] 메뉴 리뉴얼
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Coding Test/프로그래머스
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/72411 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr from collections import defaultdict from itertools import combinations as C def solution(orders, course): answer = [] for co in course: count_dict = defaultdict(int) for order in orders: order = sorted(order) for o in list(..
욱근욱
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