반응형 분류 전체보기46 [알고리즘/Python] Sort, 정렬 문제 백준 #10825 문제 정답 코드 및 풀이이다.https://www.acmicpc.net/problem/10825 문제도현이네 반 학생 N명의 이름과 국어, 영어, 수학 점수가 주어진다. 이때, 다음과 같은 조건으로 학생의 성적을 정렬하는 프로그램을 작성하시오.국어 점수가 감소하는 순서로국어 점수가 같으면 영어 점수가 증가하는 순서로국어 점수와 영어 점수가 같으면 수학 점수가 감소하는 순서로모든 점수가 같으면 이름이 사전 순으로 증가하는 순서로 (단, 아스키 코드에서 대문자는 소문자보다 작으므로 사전순으로 앞에 온다.)입력첫째 줄에 도현이네 반의 학생의 수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 한 줄에 하나씩 각 학생의 이름, 국어, 영어, 수학 점수가 공백으로 구분해 주어진다... 2024. 8. 20. [EECS 498-007] lec12. Recurrent Neural Networks *강의영상*: https://www.youtube.com/watch?v=dUzLD91Sj-o&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r 저번 강의에서 신경망을 학습 시킬때 필요한 절차, 구성 요소에 대해 배우고 실제로 어떻게 학습시키는지, 또한 학습 시킬 때 생기는 문제에 대해 자세히 알아보았다. 이번 강의에서는 Recurrent Neural Networks(RNN), 시퀀스 데이터를 처리하는 데 유용한 순환 신경망 구조로, 이 강의에서는 RNN의 기본 개념부터 고급 주제까지 폭넓게 다루었다. 주요 내용을 알아보자. RNN은 시퀀스 데이터 처리를 위해 설계된 신경망으로, 내부 상태를 유지하여 이전 입력의 영향을 반영할 수 있다. RNN의 구조를 수식을 통해.. 2024. 8. 19. [EECS 498-007] lec11. Training Neural Networks II *강의 영상*: https://www.youtube.com/watch?v=WUazOtlti0g&t=3072s 이전 강의에서 Training Neural Network part 1을 배웠고 다양한 활성화 함수와 가중치 initializing을 배웠다. 오늘은 신경망 훈련 중 고려해야 할 중요한 요소들, 특히 Learning rate scheduling, Choosing hyperparameter 에 중점을 두고 있다. 또한 마지막에 after training도 또한 다룰 예정이다. 신경망을 훈련할 때 학습률은 매우 중요한 하이퍼파라미터로, 학습률이 너무 높으면 모델이 발산할 수 있고, 너무 낮으면 훈련 속도가 매우 느려질 수 있다. 이러한 이유로 학습 initializing learni.. 2024. 8. 17. [EECS 498-007] lec10. Training Neural Networks I *강의 영상*: https://www.youtube.com/watch?v=lGbQlr1Ts7w 저번 강의에서 Convolutional 신경망, 아키텍처 구축에 필요한 하드웨어와 소프트웨어에 대해 배웠다. 필수적이지만 기본적인 내용이었기에 블로깅은 스킵했다. Pytorch, Tensorflow 기본 구성요소와 작동방식이 궁금하면 아래 링크를 참고하자. https://kmiiiaa.tistory.com/29 EECS 498-007 / 598-005 Lecture 9 : Hardware and Software이번 시간에는 딥러닝에서 쓰이는 하드웨어 - 소프트웨어 순으로 알아볼 것인데, 딥러닝에서의 연산은 CPU와 GPU를 주로 사용한다. 현재 대부분의 GPU는 NVIDIA와 AMD의 GPU가 쓰이고 .. 2024. 8. 15. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 12 다음 반응형
