Subeen lab

Convolutional Neural Network, CNN 이미지 인식, 음성 인식 등에 자주 사용되는데, 특히, 이미지 인식 분야에서 거의 모든 딥러닝 기술에 사용 1989년 얀 르쿤(Yann LeCun) 교수의 논문에서 발표 필기체 인식에서 의미가 있었지만 범용화하는데에는 무리 1998년, "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"이라는 논문에서 LeNet-5 제시 합성곱 층(convolution layer), 풀링 층(pooling layer) 소개 간단한 실습 예제 코드는 여기를 확인해주세요. + 스팸메일 분류기 with CNN 관련한 간단한 내용 정리는 제 tistory를 확인해주세요.

Recurrent Neural Network, RNN 순서가 있는 데이터를 입력으로 받음 변화하는 입력에 대한 출력을 얻음 시계열(날씨, 주가 등), 자연어와 같이 시간의 흐름에 따라 변화하고, 그 변화가 의미를 갖는 데이터 관련 예제 코드는 여기를 확인해주세요. 내용 설명은 다음 제 tistory를 확인하여 간단하게 보실 수 있습니다.

Embedding 워드 임베딩은 단어를 컴퓨터가 이해하고, 효율적으로 처리할 수 있도록 단어를 벡터화하는 기술 워드 임베딩은 단어의 의미를 잘 표현해야만 하며, 현재까지도 많은 표현 방법이 연구 워드 임베딩을 거쳐 잘 표현된 단어 벡터들은 계산이 가능하며, 모델 투입도 가능 IMDB 데이터를 이용한 코드 연습입니다. 마지막에 시각화 부분은 사이트가 오픈되며 3차원으로 확인이 가능합니다. 자세한 코드는 여기서 확인해주세요.

Cluster Analysis 네이버 영화 리뷰 데이터를 이용한 군집 분석 예제 코드입니다. 군집 데이터는 유사한 특성끼리 묶어주어 분석합니다. 유사성을 기반으로 군집을 분류하고, 군집에 따라 유형별 특징을 분석하는 기법으로 간단한 연습 예제입니다. 자세한 코드는 여기서 확인해주세요.

Keyword Analysis 네이버 영화 리뷰 데이터를 이용한 간단한 키워드 분석입니다. 마지막에는 wordcloud나 squarift를 이용한 시각화도 하였습니다. 자세한 코드는 여기를 확인해주세요.

#10250 t = int(input()) for i in range(t): h,w,n = map(int,input().split()) if (n%h) == 0 : x = n//h y = h print(y*100+x) else : x = n//h + 1 y = n%h print(y*100+x) 생각보다 간단했지만 구현하다가 딴 길로 새서 시간이 좀 걸렸다. 여기서 포인트는 if (n%h) == 0 일 때를 따로 생각해주어야한다.

솔직히 이 문제는 패턴은 알겠는데 어떻게 코드를 짜야할 지 고민이 너무 많이 됐다. 힌트를 얻자면 이런 느낌. 여기다가 1 + 2 + 3 + ... + (n-1) d : x -= d d += 1 if d % 2 == 0: up = x down = d - x + 1 elif d % 2 == 1: up = d - x + 1 down = x print(int(up),"/",int(down)) 근데 솔직히 아직도 저 식이 왜 나온지 이해안되는 느낌... 어렵다어려워아ㅓ어아ㅓㅏ

#1712 a = int(input()) # a: 고정비용 b: 가변비용 c: 노트북 가격 b = int(input()) c = int(input()) if b >= c: print(-1) else: print(int(a/(c-b) +1)) 처음 봤을 땐 글부터 이해를 하지 못했다 ㅋㅋ 천천히 읽어보자면, x = 생산 대수일 때, a+b*x = c 이면 손익분기점을 가질 수가 없다. 손해가 커지니까! 수학적인 계산만 해낸다면 생각해낼 수 있는 문제였다. #2292 n = int(input()) room = 1 move = 6 cnt = 1..