22동계모각코3 [22동계모각코] 8회 계획 및 평가 시작 시간 : 23-01-31 오후 6시 오늘의 목표 플로이드-워셜 알고리즘 공부 플로이드 워셜 알고리즘이란? 모든 노드에서 다른 모든 노드까지 이동하는 최소비용을 구하는 알고리즘이다. 기본 동작은 다익스트라 알고리즘과 비슷하다고 느꼈다. A에서 B까지 이동하는 것보다 A와 B 사이에 k를 지나 도달하는 게 더 저렴한 비용으로 도달할 수 있다는 점에서 이 알고리즘이 만들어진 듯했다. 이 알고리즘은 정해진 점화식에 따라 비용이 수정된다는 점에서 다이나믹 프로그래밍에도 속한다고 한다. D_ab = min(D_ab, D_ak + D_kb) D_ab : a에서 b로 가는 거리(distance) 시간복잡도🕐 입력 노드가 N개 일때, 모든 노드에 대해서 다른 모든 노드(N개)로 가는 경로를 탐색한다. 그렇기 때문에.. 2023. 1. 31. [22동계모각코] 7회 계획 및 평가 시작 시간 : 23-01-30 오후 6시 오늘의 목표 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘 공부 이렇게 공부한 알고리즘을 정리해보는 것은 처음이다. 그래서 글이 너무 복잡하고, 정리가 안 되어 있다. 오늘은 다익스트라 알고리즘을 공부했다. 다익스트라 알고리즘은 정보 탐색 중에서 최단 경로를 구하기 위한 알고리즘이다. 정보 탐색이란, 탐색에 필요한 정보들을 탐색 전에 미리 알고 있는 경우이다. a에서 b까지의 이동경로를 직접 가보지 않고 미리 알수 있는 경우가 정보탐색인 것이다. 또 다른 특징이 있다면, 비용(cost)의 정보가 모두 음이 아닌 정수여야 한다. 비용 정보가 음수도 포함이 된다면 '플로이드-워셜' 알고리즘으로 해결해야 한댔다. *논외이긴 하지만 정보가 사전에 준비되지 않은 경우에는 다른 탐색.. 2023. 1. 30. [22동계모각코] 6회 계획 및 평가 *5회차는 개인사정으로 불참 시작 시간 : 23-01-24 오후 6시 오늘의 목표 LG Aimers: AI전문가과정 - Module 4. 『딥러닝(Deep Learning)』 - 학습 완료하기 gradient diescent의 기본 개념 neural network의 기본적인 학습 과정에서 사용하는 기본 알고리즘. back propagation 기법 Deep learning이 하나의 합성 함수로 봤을 때에 각각의 편미분을 구할 수 있는 방법 gradient vanishing batch normalization CNN 특정 class에 존재할 수 있는 작은 특정 패턴들을 정의하고, 그 패턴들이 주어진 이미지 상에 존재하는지 판단한다. 지난 학기 '인공지능과 미래사회' 수업에서 배웠던 내용이다. 특징 추출 수.. 2023. 1. 24. 이전 1 다음