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[Paper Review] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

https://arxiv.org/pdf/1409.1556v6Abstract대규모 이미지 인식 환경에서 convolutional network의 depth가 정확도에 미치는 영향을 실험적으로 분석함small 3 \( \times \) 3 convolution filter를 사용하는 구조에서 depth를 16~19개의 weight layer까지 늘려 기존 prior-art보다 높은 정확도를 달성함해당 모델은 ILSVRC 2014에 출전하여 localisation 부문 1위, classification 부문 2위를 기록함학습된 representation은 다른 dataset에도 잘 generalise되어 SOTA 성능을 보였으며, 후속 연구를 위해 성능이 가장 뛰어난 두 개의 ConvNet 모델을 공개함 1..

[Python | 10282] 해킹

https://www.acmicpc.net/problem/10282문제 설명최흉최악의 해커 yum3이 네트워크 시설의 한 컴퓨터를 해킹했다! 이제 서로에 의존하는 컴퓨터들은 점차 하나둘 전염되기 시작한다. 어떤 컴퓨터 a가 다른 컴퓨터 b에 의존한다면, b가 감염되면 그로부터 일정 시간 뒤 a도 감염되고 만다. 이때 b가 a를 의존하지 않는다면, a가 감염되더라도 b는 안전하다.최흉최악의 해커 yum3이 해킹한 컴퓨터 번호와 각 의존성이 주어질 때, 해킹당한 컴퓨터까지 포함하여 총 몇 대의 컴퓨터가 감염되며 그에 걸리는 시간이 얼마인지 구하는 프로그램을 작성하시오. 📌 시간 제한: 2초입력첫째 줄에 테스트 케이스의 개수가 주어진다. 테스트 케이스의 개수는 최대 100개이다. 각 테스트 케이스는 다음과 ..

[Python | 23324] 어려운 모든 정점 쌍 최단 거리

https://www.acmicpc.net/problem/23324문제 설명연두는 방금 "플로이드 와샬 알고리즘"을 공부했다. 이 알고리즘은 \( N \)개의 정점으로 이루어진 그래프에서, 모든 정점 쌍의 최단 거리를 \( O(N^3) \)에 구해준다.신이 난 연두는 자신이 좋아하는 그래프를 하나 가져왔다. 이 그래프는 \( N \)개의 정점과 \( M \)개의 양방향 간선으로 이루어진 단순 연결 그래프이며, 정점에는 \( 1, 2, \ldots, n \)으로 번호가 매겨져있다. 또한 딱 하나의 간선에만 1의 가중치가 있고 나머지 간선은 가중치가 0이다.이제 이 그래프에서 모든 정점 쌍의 최단 거리의 합을 구해보려고 한다. 즉, \( 1 \le i 연두는 신나서 코드를 짰지만 한참 동안 기다려도 결과가 ..

[도서 리뷰] 머신 러닝 Q & AI

길벗 출판사의 개발자 리뷰어 프로그램을 통해 『머신러닝 Q&AI』를 리뷰할 기회를 얻게 되었다. 머신러닝을 처음 접하거나 개념을 체계적으로 정리하고 싶은 분들께 이 책이 어떤 도움을 줄 수 있을지 소개해보려 한다. 1. 🧠 책의 전반적인 구성AI 공부를 하다 보면 종종 전체 그림은 흐릿한데 세부 기술에만 몰두하게 되는 순간이 있다.『머신러닝 Q&AI』는 그런 막막함을 조금이나마 풀어줄 수 있는 구성을 가지고 있다. 처음부터 무겁고 복잡한 공식이나 구조를 들이대지 않고 대신 꼭 짚고 넘어가야 할 핵심 질문을 던지고, 짧게 설명해나가는 식이다.읽다 보면 ‘왜 이런 방법을 쓰는지’, ‘이 개념이 어떤 흐름 속에서 등장했는지’ 같은 맥락을 자연스럽게 이해하게 된다.딱딱한 이론서 느낌은 아니다. 오히려 공부를 ..

현실 세계에서 우리는 종종 어떤 출발지에서 목적지까지 가장 빠른 길, 가장 저렴한 경로, 혹은 가장 짧은 통신 경로를 찾아야 할 때가 있다. 이런 문제들은 그래프라는 수학적 구조로 표현할 수 있다. 그래프는 정점(노드)과 간선(정점 간 연결선)으로 구성되며, 간선은 이동에 필요한 비용, 거리, 시간 같은 가중치를 가진다. 그래프는 유방향(방향이 있는 간선)일 수도 있고, 무방향(양쪽으로 이동 가능한 간선)일 수도 있다. 다익스트라 알고리즘은 둘 모두에 적용할 수 있으며, 무방향 그래프에서는 각 간선을 양 방향 모두 등록해야 한다. 예를 들어, \( u \)와 \( v \) 사이에 간선이 있다면, \( u \to v \), \( v \to u \) 모두 추가해주어야 다익스트라 알고리즘이 정상 동작한다.문제..

AlexNet은 논문 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 에서 소개된 모델입니다. 이 글에서는 해당 논문의 주요 내용을 리뷰하였으며, 논문을 바탕으로 구조를 직접 구현한 내용을 여기에 정리하였습니다. AbstractImageNet LSVRC-2010의 120만 장 high-resolution 이미지를 1000개 클래스로 분류하는 DNN을 학습함test 데이터에서 top-1 error rate 37.5%, top-5 error rate 17.0%를 기록하며 기존 SOTA보다 우수한 성능 기록5개의 convolutional layer와 3개의 fully-connected layer로 구성, 총 60 million parameter..

https://www.acmicpc.net/problem/2580문제 설명스도쿠는 18세기 스위스 수학자가 만든 '라틴 사각형'이랑 퍼즐에서 유래한 것으로 현재 많은 인기를 누리고 있다. 이 게임은 아래 그림과 같이 가로, 세로 각각 9개씩 총 81개의 작은 칸으로 이루어진 정사각형 판 위에서 이뤄지는데, 게임 시작 전 일부 칸에는 1부터 9까지의 숫자 중 하나가 쓰여 있다.나머지 빈 칸을 채우는 방식은 다음과 같다.각각의 가로줄과 세로줄에는 1부터 9까지의 숫자가 한 번씩만 나타나야 한다.굵은 선으로 구분되어 있는 3x3 정사각형 안에도 1부터 9까지의 숫자가 한 번씩만 나타나야 한다.위의 예의 경우, 첫째 줄에는 1을 제외한 나머지 2부터 9까지의 숫자들이 이미 나타나 있으므로 첫째 줄 빈칸에는 1이..

https://www.acmicpc.net/problem/7562문제 설명체스판 위에 한 나이트가 놓여져 있다. 나이트가 한 번에 이동할 수 있는 칸은 아래 그림에 나와있다. 나이트가 이동하려고 하는 칸이 주어진다. 나이트는 몇 번 움직이면 이 칸으로 이동할 수 있을까? 📌 시간 제한: 1초입력입력의 첫째 줄에는 테스트 케이스의 개수가 주어진다.각 테스트 케이스는 세 줄로 이루어져 있다. 첫째 줄에는 체스판의 한 변의 길이 l(4 ≤ l ≤ 300)이 주어진다. 체스판의 크기는 l × l이다. 체스판의 각 칸은 두 수의 쌍 {0, ..., l-1} × {0, ..., l-1}로 나타낼 수 있다. 둘째 줄과 셋째 줄에는 나이트가 현재 있는 칸, 나이트가 이동하려고 하는 칸이 주어진다.출력각 테스트 케이스..

https://www.acmicpc.net/problem/5014문제 설명강호는 코딩 교육을 하는 스타트업 스타트링크에 지원했다. 오늘은 강호의 면접날이다. 하지만, 늦잠을 잔 강호는 스타트링크가 있는 건물에 늦게 도착하고 말았다.스타트링크는 총 F층으로 이루어진 고층 건물에 사무실이 있고, 스타트링크가 있는 곳의 위치는 G층이다. 강호가 지금 있는 곳은 S층이고, 이제 엘리베이터를 타고 G층으로 이동하려고 한다.보통 엘리베이터에는 어떤 층으로 이동할 수 있는 버튼이 있지만, 강호가 탄 엘리베이터는 버튼이 2개밖에 없다. U버튼은 위로 U층을 가는 버튼, D버튼은 아래로 D층을 가는 버튼이다. (만약, U층 위, 또는 D층 아래에 해당하는 층이 없을 때는, 엘리베이터는 움직이지 않는다)강호가 G층에 도착..

우리가 알고리즘을 공부하면서 마주치는 수많은 문제들 — 예를 들면 미로 탈출, 경로 찾기, 친구 관계 분석, 조직도 순회 등 —은 겉보기에는 다양해 보이지만 결국 "대상들 간의 연결 관계를 어떻게 탐색할 것인가"라는 문제로 귀결된다.이때 필요한 개념이 바로 그래프(Graph)다. 그래프는 노드(정점)과 간선(연결선)으로 이루어져 있으며, 정점은 어떤 대상(예: 도시, 사람, 웹페이지 등)을, 간선은 그들 사이의 관계(예: 도로, 친구 관계, 하이퍼링크 등)를 나타낸다. 그래프를 활용한 문제를 해결하려면, 그래프 자체를 어떤 방식으로 표현할 것인가가 먼저 결정되어야 한다.이를 위해 보통 그래프를 코드로 표현하는 두 가지 방식, 즉 인접 행렬(Adjacency Matrix)과 인접 리스트(Adjacency ..