서론노래를 찾기 귀찮아서 좋아요 누른 노래들을 랜덤 재생 해본 적 있는가? 랜덤으로 재생을 하다보면 가끔씩은 지금의 나로서는 도저히 이해할 수 없는 노래들도 만나게 된다.여느 때와 같이 랜덤 재생을 돌리던 나는 문득 나의 음악 취향이 어디서 와서 어디로 가는지 궁금증을 느꼈다. 이걸 한번 정리해보려고 리캡들을 한번 쓱 둘러보다가 도저히 흐름을 따라갈 수가 없어 금방 그만뒀다. 도대체가 어떻게 쇼미더머니 국힙만 듣던애가 밴드노래를 듣고 있는 건지 모르겠다. 그래서일까, 가끔씩 내가 듣고 있는 아티스트와 좋아했던 이유들을 기록해두는 것도 나쁘지 않을 것 같다 생각했던 것 같다. 추천하는 아티스트/밴드윤지영단순하지만 듣기 좋은 멜로디 위로 담담하게 부르는 시적인 가사가 정말 일품이다. 아무 생각 없이 멜로디가..
회고? 후회?시험이 끝나고 나서 알고리즘 공부한답시고 백준 문제 풀이를 올렸었는데, 거짓말 같이 다음날 까먹어 버렸다. 그리고 어느덧 수능이 88일 밖에 안남았다(진짜에요?)솔직히 과고생이라 별로 느껴지는 건 없긴 하지만 이렇게 놀고 있어도 되는건지 모르겠다. 뭔가 점점 노는거에 관성이 붙는 느낌. 죄책감이 들어서 시험 치고 한 이 주 쯤 뒤부터 수능 준비겸 심층 준비나 한다고 수특 수1을 잠깐 봤다. 하지만 풀면서 나의 퇴화한 지능에 감탄하며 한달만에 겨우 절반을 풀고 굿노트 3중 폴더속에 책을 박아 놨다. 아니 1학년 때 까지는 진짜 똑똑했던 것 같은데 과학고에 오니까 지식은 느는데 지능이 진짜 퇴화하는 기분이다. 그 이후 아침에는 스카가서 두세시간 유튜브 보면서 자소서 끄적이고 점심에 2시간 오버워..
문제양수 A가 N의 진짜 약수가 되려면, N이 A의 배수이고, A가 1과 N이 아니어야 한다. 어떤 수 N의 진짜 약수가 모두 주어질 때, N을 구하는 프로그램을 작성하시오.입력첫째 줄에 N의 진짜 약수의 개수가 주어진다. 이 개수는 50보다 작거나 같은 자연수이다. 둘째 줄에는 N의 진짜 약수가 주어진다. 1,000,000보다 작거나 같고, 2보다 크거나 같은 자연수이고, 중복되지 않는다.출력첫째 줄에 N을 출력한다. N은 항상 32비트 부호있는 정수로 표현할 수 있다.예제 입력 124 2예제 출력 18예제 입력 212예제 출력 24예제 입력 363 4 2 12 6 8예제 출력 324예제 입력 41414 26456 2 28 13228 3307 7 23149 8 6614 46298 56 4 92596예제..
문제2와 5로 나누어 떨어지지 않는 정수 n(1 ≤ n ≤ 10000)가 주어졌을 때, 각 자릿수가 모두 1로만 이루어진 n의 배수를 찾는 프로그램을 작성하시오.입력입력은 여러 개의 테스트 케이스로 이루어져 있다. 각 테스트 케이스는 한 줄로 이루어져 있고, n이 주어진다.출력각 자릿수가 모두 1로만 이루어진 n의 배수 중 가장 작은 수의 자리수를 출력한다예제 입력 13612예제 출력 1379901풀이 1, 11, 111...으로 한 자리씩 늘려가며 입력받은 수의 배수인지 확인한다.아래 버튼를 눌러 풀이를 확인하세요더보기#include using namespace std;int main() { int n; while (cin >> n) { long long remainder = 1 % n; int c..
1. 등장 배경 a. 장기 의존 관계 학습의 어려움 RNN은 순환 경로를 포함하여 과거의 정보를 기억하고 현재 시점의 출력에 활용 할 수 있다. RNN은 단순한 구조를 가지고 있으나, 시계열 데이터에서 시간적으로 많이 떨어진 장기 의존 관계를 잘 학습하지 못하여 성능 문제가 있었다. b. Vanishing Gradient BPTT RNN 계층에서는 보통 $\tanh$를 활성화 함수로 활용하는데, 이때 gradient인 $(\tanh)`$는 항상 0~1 사이의 값을 가진다. 즉, 역전파에서 출력값은 노드를 지날 때 마다 값이 작아질 수 밖에 없다. 이로 인해 RNN 계층이 길어지게 되면 Vanishing Gradient가 발생한다. 2. Structure of LSTM LSTM에는 RNN과 달리 기억 셀 ..
1. RNN의 등장 배경 a. Feedforward 신경망의 문제점 Feedforward 신경망은 정보의 흐름이 단방향이다. Feedforward는 인풋레이어에서 아웃풋 레이어 까지 여러개의 퍼셉트론 층을 거치며 순차적으로 정보가 전달되는 구조로, 구성이 단순하여 이해하기 쉽고 많은 문제에 이용할 수 있다. 하지만 이러한 Feedforward 신경망은 시계열 데이터에서의 패턴을 충분히 학습 할 수 었다는 치명적인 단점을 가지고 있다. b. 순환하는 신경망 RNN의 특징은 순환하는 경로가 있다는 것이다. 데이터는 끊임없이 순환 경로를 따라 순환할 수 있으며, 이로 인해 과거의 정보를 기억하는 동시에 최신 데이터로 갱신될 수 있다. 말로만 하면 어려우니 위의 그림을 보자. t초 일 때의 인풋인 $X_t$는 ..
1. 머신 러닝 (Machine Learning) 머신러닝은 컴퓨터에게 명시적으로 프로그램(Explictly Programmed) 되지 않고도 학습할 수 있도록 하는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 기존의 프로그래밍에서는 모든 케이스에 대해 명시적으로 if문을 작성하여 케이스를 처리하였다면, 머신러닝은 데이터를 기반으로 직접 학습을 수행하여 자기 자신이 직접 조건들을 설계하고 문제를 푼다. 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습으로 분류할 수 있으며, 회귀와 분류 등을 포합하고 있다. a. 지도학습 (Supervised Learning) 지도학습은 레이블링 된 데이터셋을 활용하여 모델을 학습시키는 과정이다. 예를 들어 위의 이미지를 보자. 위에서는 다양한 물체에 이름이 메겨져 분류가 이미..
LIS와 유사한 문제, 다양한 방법으로 해결할 수 있다. #include #include #include using namespace std; int a[100001], exist[1000001], N; int binary_search(int start, int end, int element) { while (start a[mid]) start = mid + 1; else end = mid; } if(a[end]==element) return end; else return -1; } int main(void) { cin >> N; for(int i=0; i> a[i]; sort(a, a+N); for(int i=..
zeros배열과 ones 배열을 활용하여 각 숫자에서 0과 1이 나온 횟수를 메모이제이션으로 저장한다. #include #include using namespace std; int zeros[41], ones[41]; int z(int n) { if(zeros[n]) return zeros[n]; else if(n==0) return zeros[n]=1; else if(n==1) return zeros[n]=0; else return zeros[n]=z(n-1)+z(n-2); } int o(int n) { if(ones[n]) return ones[n]; else if(n==0) return ones[n]=0; else if(n==1) return ones[n]=1; else return ones[n]=..
LIS 알고리즘을 사용하면 간단하게 해결할 수 있다. #include using namespace std; int a[1000], length[1000], n; void dpFunc() { int res=0; for(int i=0; ires) res=length[i]; } cout > n; for(int i=0; i> a[i]; dpFunc(); return 0; }
