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연습문제 답1. 1번2. 2번3. 4번4. 4번 4번 문제에서 h2(k) 는 h1(k) + 5 - (k mod 5 ) 의 결과가 나와야 한다.오토마타 넘어감 라빈카프는 문자열을 수치화 시켜서 비교하는 방식이다.앞에 5를 곱하는 이유는 c e b b 의 자릿수가 달라졌기 때문이다. +2 는 c를 뜻한다.두 번째 a2 부터는 a1 즉 전의 계산된 수를 가지고 계산하기 때문에 속도가 빨라진다.

floss -> 한 객체가 생성됨 MSELoss 함수는 Mean Square Error 을 뜻함cost 함수는 floss 가지고 만듦 첫째 줄에서는 nn.MSELoss()를 사용하여 평균 제곱 오차 손실 함수를 생성합니다. 이것은 주어진 입력과 타겟 사이의 평균 제곱 오차를 계산하는 데 사용됩니다. 주로 회귀 문제에서 사용됩니다. 둘째 줄에서는 optim.SGD()를 사용하여 확률적 경사 하강법(SGD) 옵티마이저를 생성합니다. SGD는 학습 중에 모델 파라미터를 조정하여 손실 함수를 최소화하는 방향으로 진행합니다. lr 매개변수는 학습률을 나타냅니다. 셋째 줄에서는 nn.Sigmoid()를 사용하여 시그모이드 활성화 함수를 생성합니다. 시그모이드 함수는 입력을 [0, 1] 범위로 압축합니다. 주로 이진..

변형 과제 C E lll 을 테스트 케이스로 두고 결과 보이기 다층 퍼셉트론(학습부분)# MLP# 2 class : XOR# 4 patterns / 1 class# 2 Layerimport numpy as npimport math as mdef sigmoid(x) : return(1.0/(1+m.exp(-x)))lrate = 0.05INDIM = 26H1DIM = 5OUTDIM = 3PTTN_NUM = 3x = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.1, 0.1, 1.0, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 1.0, 0.1, 0.1, 0...

인덱스 테이블의 크기가 줄어들면 배열의 인덱스를 저장하는 간격이 커짐위 예제에서는 인덱스 테이블의 크기가 3이고 인덱스를 저장하는 간격이 3 이였는데 인덱스 테이블의 크기가 2 가 되면 인덱스를 저장하는 간격이 4로 커지게 된다.반대로 인덱스 테이블의 크기가 커지면 배열의 인덱스를 저장하는 간격이 줄어든다.          해싱에서 시험문제를 내면 대부분 디비전 함수에서 냄  진법 변환 함수, 비트 추출함수 넘어감체이닝 방법 넘어감선형조사를 하면 1차군집(특정 지역이 쏠리는 경우 발생)에 취약선형조사의 문제점을 해결한 것이 이차원 조사 나중에 시험문제를 내면 위의 표 형태로 낼 듯

자리 수 구하는 거 시험에 나올수