여기서 data_len 은 100 ( batch_size 가 100 이므로 ) yhot은 0으로 꽉 채워진 100x10 2차원 배열의 형태 one-hot encoding에 대한 설명 MNIST_modelNN_GPU 파일을1. one-hot-encoding을 torch 함수로 구현할 것2. 784 - 300- 100 - 10 으로 3층구조를 784 - 100 - 50- 20 - 10 으로 4층구조로 만들 것다음주 수요일까지
학교
과제 - test 데이터 중 0번째 숫자 출력"""train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz t10k-images-idx3-ubyte.gz"""from google.colab import filesuploaded = files.upload()import gzipimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport struct# 데이터 로드 함수def load_mnist_images(filename): with gzip.open(filename, 'rb') as f: _, num, rows, cols = struct.unpack('>..
import cv2import randomimport matplot.pyplot as pltimport pyautogui 8-puzzle 코드에서 위 라이브러리 사용하심 보여지는 건 이미지지만 내부적으로 처리하는 건 숫자데이터 이진트리 코드 해석함 16주차 월요일 기말시험 예정
함수가 필요한 이유? 유지보수가 쉬워지기 때문지역변수 - 함수가 호출될 때 메모리에 저장되고 함수가 끝날 때 메모리에서 삭제된다.전역변수 - 프로그램이 실행될 때 메모리에 저장되고 프로그램이 종료될 때 메모리에서 삭제된다.
기말과제 2주 뒤에 검사 (6월 10, 11, 12일 중 시간배정해서 과제 검사) 보고서 작성해야 됨, 데모는 현장에서 함 8-puzzlehttps://codinglilly.tistory.com/8 [Algorithm] 8-puzzle: DFS, BFS, A*0. 8-puzzle 문제 백준의 문제 정의를 참고하겠다. 다만 나는 최단 경로의 길이를 찾는 것이 아닌 모든 노드를 방문하여 탐색하는 방식으로 구현했다. www.acmicpc.net/problem/1525 1525번: 퍼즐 세 줄에 걸codinglilly.tistory.com A* 알고리즘로 구현할 것(언어는 파이썬으로, opencv 이용하는 거 추천)이 소스 기반으로 할 것 ▶조건1. 숫자가 아니라 이미지를 9등분해서 짤라오고 하나의 칸만 비..
cpu는 한 번에 하나 밖에 처리 못함gpu는 동시에 여러 개를 처리 가능 cuda, gpu computing 이 일반화됨cpu로는 수행시간이 오래걸림 USE_CUDA = torch.cuda.is_available() # GPU를 사용가능하면 True, 아니라면 False를 리턴device = torch.device("cuda" if USE_CUDA else "cpu") # GPU 사용 가능하면 사용하고 아니면 CPU 사용print("Device:", device) 위 코드에서USE_CUDA = torch.cuda.is_available() # GPU를 사용가능하면 True, 아니라면 False를 리턴 다음 코드는 GPU를 사용가능하게 함 random.seed(777)torch.manual_seed(77..
데이터셋 - 표준/개발용( ex. iris data) MNIST : 0~9 의 숫자를 필기체로 저장해놓은 것 MNIST 는 총 4개의 파일로 구성되어 있다. 학습용(6만개) 평가용( t 는 test, 10 k = 10000을 뜻함) 위에서 image 는 그림을 뜻하고 label 은 클래스(숫자)를 뜻한다. idx3, idx1 에서 1은 1byte 를 , 3은 3byte 를 뜻한다.mnist 데이터셋에서1번째 : 매직넘버(4 byte)2번째 : 이미지 개수(4 byte)3번째 : 이미지 행수(4 byte, 28행) 4번째 : 이미지 열수(4 byte, 28열)위 그림에서 총 byte 용량은 9,912,422 bytes 는 압축되기 전 47,040,016 bytes 이고 구성은 4 + 4 + 4 +..
https://lipcoder.tistory.com/187 허프만(Huffman) 트리를 이용한 텍스트 압축개요 허프만 코딩(Huffman coding)은 텍스트 압축을 위해 널리 사용되는 방법으로, 원본 데이터에서 자주 출현하는 문자는 적은 비트의 코드로 변환하여 표현하고 출현 빈도가 낮은 문자는 많은 비lipcoder.tistory.com요약 : 허프만 코드는 숫자의 빈도를 이용하여 만든 압축 코드를 말한다. (컴퓨터 네트워크에서 암호화, 복호화 과제와 비슷) 셀 정렬 병합정렬 기수정렬 정렬 중에는 퀵 정렬이 제일 좋다.
수업 - 289쪽 1번부터 5번까지 실습함실습 답 비번 : 1290 과제 - 292쪽 10, 11번
1. kmp 알고리즘kmp보다 보이어 무어가 더 좋다. (업그레이드된 버젼) a는 접두사 밖에 없으므로 0ab 는 접두사가 a 접미사가 b 이므로 0aba 는 접두사가 a 접미사가 a 이므로 1abac 는 접두사가 a, 접미사가 c 또는 접두사가 ab, 접미사가 ac 이므로 0... abababac 에서 접두사와 접미사가 ab로 같으므로 bc 가 다르기 때문에 abac 를 2칸 뒤로 옮긴다. kmp 의 단점 : 문장이 길 경우에 접두사와 접미사가 같은지 확인하는 작업 또한 오래걸릴 수 있다.2. 보이어 무어 알고리즘보이어 무어는 끝에서부터 비교를 한다. 이번주 수요일 허프만코드 수업할 예정
