전체 글114 [오늘부터 코딩테스트]파이썬으로 프로그래머스 코딩 입문 프로그램 풀기 [파이썬] 프로그래머스 Lv0. 인덱스 바꾸기 안녕하세요 머킹입니다! def solution(my_string, num1, num2): my_list = list(my_string) my_list[num1], my_list[num2] = my_list[num2], my_list[num1] answer = ''.join(my_list) return answer 2024. 1. 18. [용어 정리] U-Net, 이미지 처리 딥러닝 용어 [딥러닝 용어 정리] U-Net, 이미지 처리 딥러닝 용어 이미지 디노이징 모델 - 정보를 압축하는 인코더와 정보로부터 이미지를 복원하는 디코더로 구성 U-Net은 인코더의 출력을 디코더의 입력으로 사용함으로서 정보를 복원할 때 추출된 특징을 참고할 수 있습니다. 인코더-디코더(Encoder-Decoder) - 특징을 추출하는 인코더와 특징으로부터 정보를 복원하는 디코더를 갖는 형식 U-Net의 구조 1. 이미지를 합성곱을 이용해 특징 추출 2. 압축된 정보를 디코더에서 복원되어 입력과 같은 크기의 출력 생성 (업샘플링층) 3. 복원된 특징은 합성곱을 이용해 추출된 특징과 합쳐짐 (원래의 특징과 복원된 특징을 합침) 업샘플링(Upsampling) - 이미지에서 추출한 특징을 이용해 이미지를 복원하는 과정.. 2024. 1. 18. [용어정리] 이미지 처리 딥러닝 [딥러닝 용어 정리] 이미지 처리 딥러닝 ResNet 스킵 구조를 이용한 CNN 신경망 기울기 소실(Gradient vanishing) 은닉층이 깊어짐에 따라 입력층에 가까운 가중치들의 기울기가 0에 가까워지는 현상을 의미합니다. 기울기가 0이 되면 가중치가 더 이상 업데이트되지 않기 때문에 학습이 이루어지지 않습니다. 배치 정규화 배치 간의 차이를 정규화 해주므로 더 안정되게 학습할 수 있습니다. 모델의 입력으로 들어오는 배치의 값의 분포가 서로 다르면 배치마다 출력 값의 분포 또한 달라지기 때문에 학습에 악영향을 미칩니다. nn.Sequential 커스터마이징이 불가능하지만 forward() 메서드를 직접 작성할 필요가 없습니다. 하지만 신경망 커스터마이징이 되지 않기 때문에 복잡한 신경망에는 nn... 2024. 1. 16. [오늘부터 코딩테스트]파이썬으로 프로그래머스 코딩 입문 프로그램 풀기 [파이썬] 프로그래머스 Lv0. 피자 나눠 먹기 (2) 안녕하세요 머킹입니다! def solution(n): pizza = 1 while (pizza*6) % n != 0: pizza+= 1 return pizza 2024. 1. 16. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 29 다음 728x90
