오구리의 DevLog

복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다. 이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다. ▶10.3 생성 적대 신경 10.3.2 생성 적대 신경망의 프로그래밍 MNIST를 가지고 GAN을 구현하는 코드 import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.layers import Input,Activation,Dense,Flatten,Reshape,Conv2D,Conv2DTranspose,Dropout,BatchNormalization,UpSampling2D from tensorflow.keras.models impor..

복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다. 이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다. ▶10.2 오토인코더 (Autoencoder) 오토인코더는 입력 패턴과 출력 패턴이 같은 신경망 (모양, 값 모두 같게) - 사람이 레이블을 달 필요가 없는 비지도 학습 - 고전적인 응용 : 영상 압축, 잡음 제거 등 - 딥러닝 응용 : 특징 추출 또는 생성 모델 (중간에 살짝 변형해 조금 다른 애를 출력한다.) 기본 아이디어 - 입력 데이터를 압축된 표현(representation) 또는 특징으로 인코딩(encoding) - 압축된 표현은 다시 원래 입력 형태로 디코딩(decoding) 오토인코더 학습 - 입력과 출력의 차이를..

복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다. 이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다. 인간의 생성 능력 - ex. 아이는 오늘 겪은 일을 아빠에게 이야기하고, 처음 가본 곳의 풍경을 그림으로 그린다. - 현실 세계를 비슷하게 모방하지만 같지는 않다.(의도적 왜곡, 도구 한계로 추상화 등) 생성 모델 - 레이블 별 데이터 분포를 이해하고, 새로운 데이터를 만들 수 있는 모델 - DALL-E, ChatGPT 판별 모델 - 데이터를 레이블에 맞춰 나누는 (분류) 모델 - 영상 분류 모델, 번호판 인식기, 구글 검색 ▶생성 모델과 판별 모델 판별 모델 - 가족의 얼굴을 알아보고 표정을 보고 상대의 감정을 알아보는 등의 ..

복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다. 이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다. ▶9.3 동적 프로그래밍 (Dynamic Programming 9.3.2 가치 반복 알고리즘 동적 프로그래밍은 부트스트랩(bootstrap) 방식 - 모든 상태가 부정확한 값으로 출발하여 이웃 상태와 정보를 주고받으며 점점 수렴해 가는 방식 - ex. FrozenLake에서는 목적지에 인접한 상태부터 정확해져서 점점 멀리 확산 - 부트스트랩 : agent가 자체적으로 가치 함수나 q-value 함수를 업데이트하는 것 - 당장의 보상과 이웃 상태에서의 가치 함숫값이나 q-value 함숫값을 이용 - 이웃 상태(neighbor st..

▶14442 - 벽 부수고 이동하기 2 ▶문제 N×M의 행렬로 표현되는 맵이 있다. 맵에서 0은 이동할 수 있는 곳을 나타내고, 1은 이동할 수 없는 벽이 있는 곳을 나타낸다. 당신은 (1, 1)에서 (N, M)의 위치까지 이동하려 하는데, 이때 최단 경로로 이동하려 한다. 최단경로는 맵에서 가장 적은 개수의 칸을 지나는 경로를 말하는데, 이때 시작하는 칸과 끝나는 칸도 포함해서 센다. 만약에 이동하는 도중에 벽을 부수고 이동하는 것이 좀 더 경로가 짧아진다면, 벽을 K개까지 부수고 이동하여도 된다. 한 칸에서 이동할 수 있는 칸은 상하좌우로 인접한 칸이다. 맵이 주어졌을 때, 최단 경로를 구해 내는 프로그램을 작성하시오. ▶입력 첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 1,000), M(1 ≤ M ≤ 1,000),..