전체 글363 파이썬 프로그래머스 level 1. 소수 만들기 이전 글: 파이썬 프로그래머스 level 1. 2016년 이전 글: 파이썬 프로그래머스 level 1. 체육복 문제 주어진 숫자 중 3개의 수를 더했을 때 소수가 되는 경우의 개수를 구하려고 합니다. 숫자들이 들어있는 배열 nums가 매개변수로 주어질 때, nums에 있는 숫자들 중 서로 다른 3개를 골라 더했을 때 소수가 되는 경우의 개수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 풀이 - 1 def solution(nums): cnt=0 total=[] for i in range(len(nums)): for j in range(i+1,len(nums)): for k in range(j+1,len(nums)): total.append(nums[i]+nums[j]+nums[k]) for .. 2021. 5. 25. 06. 딥러닝 신경망 구현 기초 MNIST - 신경망 구성, 정확도 평가, 배치 처리 - 이전 글: 05. 딥러닝 신경망 구현의 기초 - 출력층, 항등함수, 소프트맥스함수, 분류, 회귀 해당 포스팅은 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'과 기타 인터넷 자료를 요약한 자료입니다. 손글씨 숫자 인식 신경망의 구조를 실전 예인 손글씨 숫자 분류에 사용 해 본다. MNIST 데이터셋 이번 예에서 사용되는 데이터셋은 mnist라는 손글씨 숫자 이미지 집합이다. MNIST는 아주 유명한 데이터셋으로, 간단한 실험부터 논문으로 발표되는 연구까지 다양한 곳에서 연구된다. MNIST 데이터셋은 0부터 9까지 숫자 이미지로 구성된다. 예를 들어 훈련 이미지가 60000장, 시험 이미지가 10000장을 준비하고 이 훈련 이미지들을 사용하여 모델을 학습하고, 학습한 모델로 시험 이미지들을 얼마나 정확하게 분류하는지를.. 2021. 5. 23. 05. 딥러닝 신경망 구현의 기초 - 출력층, 항등함수, 소프트맥스함수, 분류, 회귀 이전 글: 04. 딥러닝 신경망(Neural Network)의 모든 것 해당 포스팅은 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'과 기타 인터넷 자료를 요약한 자료입니다. 출력층 설계하기 데이터 마이닝과 머신 러닝에서는 크게 회귀 문제와 분류 문제를 다룬다. 신경망은 이 둘 모두에 사용될 수 있으며, 둘 중 어떤 문제인지에 따라, 출력층에서 사용하는 함수가 달라진다. 일반적으로 회귀에서 출력층은 항등 함수를, 분류에서 출력층은 소프트맥스 함수를 사용한다. 이에 대해 알아보도록 하자. 함수로 들어가기 전에, 함수의 목적을 알 필요가 있다. 따라서 분류와 회귀에 대해 간단히 비교하면 아래와 같다. 1. 분류와 회귀 분류 예측 모델링 - 소프트맥스 함수 분류는 데이터를, 특정 카테고리 또는 값(discrete output).. 2021. 5. 13. 1의 보수, 2의 보수, Signed와 Unsigned의 모든 것 Unsigned와 Signed Signedness는 컴퓨터 프로그래밍에서 숫자를 표현하는 데 쓰인다. 데이터 타입과 같은 속성이라고 보면 된다. Signed는 양수와 음수를 표현할 수 있다. Unsigned는 non-negative numbers, 즉 0과 양수를 표현할 수 있다. Unsigned Unsinged는 Sign과 다르게, 가장 왼쪽 bit인 MSB (Most Significant Bit)가 + 또는 - 부호를 표현하지 않는다. 모든 bit가 숫자를 표현하는 데 사용된다. 따라서, 8bit인 경우 범위는 0부터 255를 표현할 수 있다. Signed 우선, Signed에서 맨 앞에 있는 MSB는 + 또는 - 부호를 나타낸다. 1인 경우 -0 또는 음수이며, 0인 경우 +0 또는 양수이다. Si.. 2021. 5. 7. 이전 1 ··· 64 65 66 67 68 69 70 ··· 91 다음