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선형변환과 행렬/벡터의 직교성과 직선투영 이 게시물은 한양대학교 이상화 교수님의 선형대수 강의를 바탕으로 필기한 내용입니다.
[Python] 백준 파이썬 11651 좌표 정렬하기2 https://www.acmicpc.net/problem/11651 11651번: 좌표 정렬하기 2 첫째 줄에 점의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 i번점의 위치 xi와 yi가 주어진다. (-100,000 ≤ xi, yi ≤ 100,000) 좌표는 항상 정수이고, 위치가 같은 두 점은 없다. www.acmicpc.net n = int(input()) dot_yx = [] for _ in range(n): x, y = map(int, input().split()) dot_yx.append([y,x]) #1 dot_yx.sort() #2 for i in dot_yx: print(i[1], i[0]) #3 # 1 : x, y 좌표를 받아서 dot_yx리스트에 서..
Chapter 3. 신경망 이 게시물은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1권을 바탕으로 작성되었습니다. 2장에서 퍼셉트론에 대해 배웠습니다. 하지만 퍼셉트론 구현 과정에서 가중치와 편향에 대한 작업을 우리가 직접 적절한 값을 넣어줬습니다. 신경망이 이 귀찮은 일을 해결해줍니다. 신경망의 중요한 성질이 바로 가중치 매개변수의 적절한 값을 데이터로부터 자동으로 학습하는 능력입니다. 이번 3장에서는 신경망의 개요와 신경망이 입력 데이터가 무엇인지 식별하는 처리 과정을 자세히 알아보겠습니다. 신경망 그림으로 표현된 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되는 2층 신경망입니다. 신경망의 신호 전달 방법을 보기 전에 퍼셉트론에 대해 살짝 복습해보겠습니다. $$y=\begin{cases}0 & (w_1x_1 + w_2x_2 +b \leq 0)\..
Chapter 2. 퍼셉트론 이 게시물은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1권을 바탕으로 작성되었습니다. 2. 1 퍼셉트론이란? 퍼셉트론(perceptron)은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 고안한 알고리즘입니다. 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다. 예를 들어 신호가 흐르면 1, 신호가 흐르지 않으면 0 으로 출력하는 경우입니다. 그림은 입력으로 2개의 신호를 받은 퍼셉트론의 예입니다. $x_1$, $x_2$ 는 입력 신호, $y$는 출력 신호, $w_1$, $w_2$는 가중치를 뜻합니다. 그림에서 원을 뉴런 혹은 노드 라고 부릅니다. 입력 신호가 뉴런에 보내질 때 각각 고유한 가중치가 곱해집니다. 뉴런에서 보내온 신호의 총 합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력합니다...
벡터 선형독립과 기저벡터, 벡터공간의 차원과 4가지 부벡터 공간 이 게시물은 한양대학교 이상화 교수님의 선형대수 강의를 바탕으로 필기한 내용입니다.
벡터공간, 영벡터 공간과 해집합 이 게시물은 한양대학교 이상화 교수님의 선형대수 강의를 바탕으로 필기한 내용입니다.
LU분할, 역행렬과 전치행렬 이 게시물은 한양대학교 이상화 교수님의 선형대수 강의를 바탕으로 필기한 내용입니다.
1차 연립방정식과 가우스 소거법 이 게시물은 한양대학교 이상화 교수님의 선형대수 강의를 바탕으로 필기한 내용입니다.