🌲자라나는청년

Q4344 평균은 넘겠지 간단하게 배열을 이용해서 문제를 풀었다. package problem;//대학생 새내기들의 90%는 자신이 반에서 평균은 넘는다고 생각한다. 당신은 그들에게 슬픈 진실을 알려줘야 한다.import java.util.*;public class Q4344 {public static void main(String[] args) {Scanner scan = new Scanner(System.in);int num = scan.nextInt();for(int i=0; i

모두의 딥러닝 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLbbloOsdWVwTNNkjnLuqEWtzjRqfBALF7모두의 딥러닝-파이토치 ch7 input의 종류가 여러개, 층이 여러개로 될 수 있다.

모두의 딥러닝 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLbbloOsdWVwTNNkjnLuqEWtzjRqfBALF7 모두의 딥러닝 ch5, ch6 결과가 yes or no로 나와야 편한 경우가 많다. 결과를 yes와 no로 표현해주는 함수가 있다. 이를 활성화 함수라고 하고, 사용방법 : 위의 forward함수에 f.sigmoid처럼 결과값에 시그모이드 함수를 사용하면 활성화 함수를 사용 한 것이 된다. 또한 pytorch에는 사용하기 쉽게, 이미 많은 loss 함수와 활성화 함수들이 구현되어 있다.

모두의 딥러닝 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLbbloOsdWVwTNNkjnLuqEWtzjRqfBALF7 모두의 딥러닝 ch03 optimizer(loss를 최소로 만드는 w를 찾는 방법) : 경사 하강법 알고리즘 loss 를 가장 작게 만드는 w를 찾는 것이 learning의 목표이다.가장 오차가 작은 곳을 찾는방법 -> 미분을 이용해서! 변수가 두개, 세개일때도 미분이 가능하다(예를들어, 시험공부시간, 시험난이도 두 데이터를 이용해 시험 결과를 예측하고 싶은 경우) 모두의 딥러닝 ch04 왼쪽에서 오른쪽으로 w1이 결과값에 미치는 영향을 결과로 계산해 내는 방법이 있지만 신경망이 복잡해지면 현실적이지 못한 방법이 된다.back pro..

모두의 딥러닝 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLbbloOsdWVwTNNkjnLuqEWtzjRqfBALF7 모두의 딥러닝 ch1 사람이 결정을 하는 방식data-> human -> infer or predict 컴퓨터의 방식 하는것 machine learningdata -> computer -> infer or predict 모두의 딥러닝 ch2'아래 데이터는 x 시간 공부했을때 point 를 y만큼 받는다' 데이터이다. supervised learning 은 x-y 처럼 정답이 있는 데이터셋 학습을 말한다. 가장 기본적인 식 y헷은 추정값을 의미한다. W는 가중치로, 랜덤으로 시작하여, 실제값-추정값의 크기를 줄이는 방향으로 진행해야 한..

백준 문제풀이 Q1309 다이나믹 알고리즘으로 풀었다. 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536package ch6;/* * 이 동물원에는 사자들이 살고 있는데 사자들을 우리에 가둘 때, 가로로도 세로로도 붙어 있게 배치할 수는 없다. 이 동물원 조련사는 사자들의 배치 문제 때문에 골머리를 앓고 있다. 동물원 조련사의 머리가 아프지 않도록 우리가 2*N 배열에 사자를 배치하는 경우의 수가 몇 가지인지를 알아내는 프로그램을 작성해 주도록 하자. 사자를 한 마리도 배치하지 않는 경우도 하나의 경우의 수로 친다고 가정한다. */ //다이나믹 프로그래밍 문제import java.util.Scanner; public class Q1309 {..

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667package ch5;//국어 점수가 감소하는 순서로 //국어 점수가 같으면 영어 점수가 증가하는 순서로 //국어 점수와 영어 점수가 같으면 수학 점수가 감소하는 순서로 //모든 점수가 같으면 이름이 사전 순으로 증가하는 순서로 (단, 아스키 코드에서 대문자는 소문자보다 작으므로 사전순으로 앞에 온다.) //이름 국어 영어 수학으로 데이터가 들어온다.import java.util.Arrays;import java.util.Comparator;import java.util.Scanner..

하이퍼 파라미터는 사람이 정해야 하는 값으로각 계층의 뉴런수, 배치크기, 매개변수 갱신시의 학습률, 가중치감소 양 등이 있다. 하이퍼 파라미터를 효과적으로 탐색하기 위해서 '검증데이터'를 사용한다.검증데이터는 훈련데이터, 시험데이터와는 다른 새로운 데이터이다. 데이터셋중에는 훈련, 검증, 시험 세개로 분리해 놓은 데이터가 있고, 훈련, 시험 두개로만 분리한 것도 있다.두개로 분리되어 있을때는 훈련데이터의 20%정도를 따로 떼어 검증데이터로 사용하는것이 일반적이다. 하이퍼 파라미터 최적화 -> 최적값이 존재하는 범위를 조금씩 줄여가는것 신경망의 하이퍼 파라미터 최적화에는 규칙적인 탐색보다 랜덤한 탐색이 좋다고 알려져있다. 학습을 위한 에폭을 작게하여 1회 평가에 걸리는 시간을 단축하고, 학습->평가를 반복..