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• The Perceptron • Neural Network Representation • Computational Graph Representation • Derivative of Neural Network 왼쪽의 고양이 이미지가 어떤 label에 속하는지 보는 작업이다. Image classification의 어려운 점들은 위와 같이 여러가지가 있다. 먼저, 고양이의 몸통과 배경의 색이 비슷하여 인식이 어려운 경우가 있다. 그리고 조명의 변화에 따라서도 인식하기가 어려울 수 있고 신체 일부가 가려짐으로써 구별하기 어려울 수 있다. 또한 대상이 여러마리로 같이 있을 경우에도 인식하기 어렵다. 위와 같이 이미지는 픽셀값으로 구성되어있다. 1998년 LeCun은 컨볼루션을 반복 수행하여 아웃풋을 도출한다...

• Linear Regression - What is Regression? - Regression Function - Linear Regression - Cost Function for Linear Regression - Gradient Descent • Logistic Regression - What is Classification? - Classification Function - Logistic Regression - Cost Function for Logistic Regression 위 그림에서 Supervised Learning은 빨간색, 파란색 레이블을 어떻게 나누면 될지 선을 찾아주면 되고, Unupervised Learning은 아무런 레이블 없이 분포하는 것을 알 수 있다. 그래서 데이터..

1. 블록체인의 분류(ing) • 퍼블릭 블록체인의 특성 1) 분산합의 • 어떻게 신뢰할 것인가 - 화폐 : 국가 중앙은행의 보증 - 비트코인 : 블록체인으로 사용자들 간의 합의 • 블록체인 - 블록 : 일정 기간 동안 발생한 거래(transaction)들을 기록한 장부(database라고 생각) - 블록체인 : 블록들이 길게 연결 되어 있는 것 - 한 명이 아닌 모든 참여자가 똑같은 장부를 가지고 있음 블록을 오른쪽부터 왼쪽방향으로 읽는다. 3번 블록입장에서는 2번이 parent가 되고 3번이 child인 입장이다. 블록 내에 들어가는 [블록 크기, 블록 헤더, 거래의 개수, 거래 내용] 기억하자! 블록 크기는 4byte로 고정이다. 하지만 비트코인에서만 작용하는 하나의 블록체인 플랫폼일 뿐이다. 이더..

• 디지털 이미지 기본 사항 • 공간영역(Spatial Domain)의 영상향상 • 주파수 영역(Frequency Domain)의 이미지 향상 • Color Image Processing 1. 디지털 이미지 기본 사항 1) Image acquisition process 어떤 energy source로부터 어떠한 물체가 있을 때, 반사되어 빛이 들어온다. 이 때 Imaging system을 통해 영상이 투영되어 영상이 생성된다. 이렇게 아날로그 신호들이 system을 거쳐 디지털 정보로 저장된다. 그래서 최종적으로는 디지털 정보로 저장된다. 이 과정에서 원래 신호에서 sampling, quantization된 신호가 저장된다. 2)Image Sampling and Quantization ..

1. 블록체인 역사 • 최초의 블록체인 기반 시스템 : 비트코인 –사토시 나카모토는 세계 최초의 암호화폐인 비트코인(bitcoin)을 만듦 –블록체인 역시 사토시 나카모토가 처음 제안함 –이를 위해 2008년 11월 1일, 〈비트코인 : 개인 대 개인의 전자화폐 시스템〉이라는 9 장의 논문을 작성함 –논문은 자신의 제안을 구현한 최초의 블록체인 관리 프로그램 ‘비트코인 코어(Bitcoin Core)’ 임 –논문은 https://bitcoin.org/bitcoin.pdf 에 업로드되어 있으며 누구나 열람이 가능함 –사토시 나카모토는 자신의 아이디어를 담은 논문을 내려 받을 수 있는 사이트 주소를 수백 명의 암호학 전문가들에게 전자우편으로 보냄 –전송한 메일에는 ‘저는 제3자의 신용보증인이 필요 없는 완전한..

www.acmicpc.net/problem/1806 1806번: 부분합 첫째 줄에 N (10 ≤ N < 100,000)과 S (0 < S ≤ 100,000,000)가 주어진다. 둘째 줄에는 수열이 주어진다. 수열의 각 원소는 공백으로 구분되어져 있으며, 10,000이하의 자연수이다. www.acmicpc.net 문제 10,000 이하의 자연수로 이루어진 길이 N짜리 수열이 주어진다. 이 수열에서 연속된 수들의 부분합 중에 그 합이 S 이상이 되는 것 중, 가장 짧은 것의 길이를 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 N (10 ≤ N < 100,000)과 S (0 < S ≤ 100,000,000)가 주어진다. 둘째 줄에는 수열이 주어진다. 수열의 각 원소는 공백으로 구분되어져 있으며, 10,000..

www.acmicpc.net/problem/1912 1912번: 연속합 첫째 줄에 정수 n(1 ≤ n ≤ 100,000)이 주어지고 둘째 줄에는 n개의 정수로 이루어진 수열이 주어진다. 수는 -1,000보다 크거나 같고, 1,000보다 작거나 같은 정수이다. www.acmicpc.net 문제 n개의 정수로 이루어진 임의의 수열이 주어진다. 우리는 이 중 연속된 몇 개의 수를 선택해서 구할 수 있는 합 중 가장 큰 합을 구하려고 한다. 단, 수는 한 개 이상 선택해야 한다. 예를 들어서 10, -4, 3, 1, 5, 6, -35, 12, 21, -1 이라는 수열이 주어졌다고 하자. 여기서 정답은 12+21인 33이 정답이 된다. 입력 첫째 줄에 정수 n(1 ≤ n ≤ 100,000)이 주어지고 둘째 줄에는..

I. 튜닝 프로세스 신경망을 학습시킬 때 여러 가지 하이퍼파라미터가 관여한다. 여기서 하이퍼파라미터는 파라미터와 명확하게 다른 개념이다. 파라미터는 모델 내부에서 결정되는 변수를 뜻하고 하이퍼파라미터는 모델링을 할 때 사용자가 직접 세팅해주는 값을 뜻한다. 딥러닝에는 다양한 하이퍼파라미터가 존재한다. 상황에 따라 다를 수도 있지만 보통 우선 조정하는 순서로 나열해보면 다음과 같다. - 학습률 - 모멘텀(Momentum) - 학습률 (α) - 모멘텀(Momentum) 알고리즘의 β - 은닉 유닛의 수 - 미니배치 크기 - 은닉층의 갯수 - 학습률 감쇠(learning rate decay) 정도 - 아담(Adam) 알고리즘의 β1, β2, ϵ 이렇게 다양한 하이퍼파라미터가 존재하는데 심층 신경망을 학습 시킬..