https://arxiv.org/abs/1301.3666데이터셋과 모델:연구팀은 CIFAR-10 이미지 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련했습니다. CIFAR-10은 10개의 서로 다른 객체 클래스로 구성된 이미지 데이터셋입니다.이미지 특징과 워드 임베딩:모델은 이미지의 특징 벡터를 추출한 후, 이 벡터를 워드 벡터 임베딩 공간으로 매핑했습니다. 워드 벡터 임베딩은 자연어 처리에서 사용되는 기술로, 단어를 고차원 벡터로 표현하여 단어들 간의 의미적 유사성을 반영합니다.매핑 함수 학습:이미지 특징 벡터를 해당 클래스의 워드 임베딩 벡터로 변환하는 매핑 함수를 학습했습니다. 예를 들어, 'cat' 이미지의 특징 벡터를 'cat' 단어의 워드 임베딩 벡터에 매핑하는 방식입니다.제로-샷 학습:모델은 CIFAR-10..
Source: https://en.wikipedia.org/wiki/Quantization_(image_processing) Quantization, involved in image processing, is a lossy compression technique achieved by compressing a range of values to a single quantum (discrete) value. 이미지 처리에서 양자화란 특정한 범위의 값을 단일한(이산) 양자 값으로 압축하는 손실 압축을 의미한다. When the number of discrete symbols in a given stream is reduced, the stream becomes more compressible. 주어진 스트림의 ..
Source:https://stats.stackexchange.com/questions/413467/different-notions-of-over-parameterization Different notions of over-parameterization While reading a paper, I came across the statement This prediction function will be parameterized by a parameter vector $\theta$ in a parameter space $\Theta$. Often, this prediction functio... stats.stackexchange.com Over-parameterization은 필요한 갯수보다 더 많은 p..
https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.randint.html?highlight=randint#numpy.random.randint numpy.random.randint — NumPy v1.23 Manual Output shape. If the given shape is, e.g., (m, n, k), then m * n * k samples are drawn. Default is None, in which case a single value is returned. numpy.org (low, high> 임 원하는 shape를 size로 주고 최대 값과 최소 값을 설정할 수 있다. 예시. 원하는 shape : (2,3,4..
source: https://stackoverflow.com/questions/9663562/what-is-the-difference-between-init-and-call Class ExampleClass: def __init__(self, a, b, c): # ... x = ExampleClass(1, 2, 3) Class ExampleClass: def __call__(self, a, b, c): # ... x = ExampleClass() X(1, 2, 3) __init__은 새롭게 object를 생성할 때, 매개변수를 사용해서 만들 때 사용한다,. __call__은 이미 생성된 object에서 매개변수를 사용할 때 쓴다.
대부분 linux에는 git이 설치되어 있음 $git --version 확인 후 만약 설치되어 있지 않다면 $sudo apt install git 으로 git 다운로드 git 저장소로 사용할 디렉토리 만들기 $mkdir 이동 $cd git 초기화 $git init 또는 $sudo git init .git파일 생성여부 확인 $git init $ls -al git 초기 사용자 설정 $git config --global user.name "usr_name" $git config --global user.email "your@email.com" 혹은 프로젝트 마다 다른 사용자 정보를 지정하고 싶다면 "--global" 옵션 없이 실행하기 $git config user.name "usr_name" $git con..
1. 기존 repository를 복제하여 새로운 repository를 만든다. https://projooni.tistory.com/entry/%EA%B8%B0%EC%A1%B4-Git-Repository%EB%A5%BC-%EB%B3%B5%EC%82%AC%ED%95%98%EC%97%AC-%EC%83%88%EB%A1%9C%EC%9A%B4-Repository-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0 기존 Git Repository를 복사하여 새로운 Repository 만들기 보통 Git Repository를 복사할 때 fork 를 많이 사용한다. fork 는 사실상 clone 과 큰 차이가 없지만, github.com 내에서 바로 검색이 되진 않는다. fork 의 원래 의도는 bugfix를 위해 기존 ..
source: https://cloud.google.com/bigquery-ml/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-inference-overview#:~:text=Machine%20learning%20inference%20is%20the,machine%20learning%20model%20into%20production.%E2%80%9D BigQuery ML model inference overview | Google Cloud Send feedback BigQuery ML model inference overview Introduction Machine learning inference is the process of running data points ..
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first_list = [1,2,3,4,5] second_list = first_list.copy() # 같은 내용이 출력된다 print(first_list) print(second_list) # 그러나 주소는 다름 print(id(first_list)) print(id(second_list)) 파이썬에서 = 을 이용하여 배정하면 같은 주소를 가르킨다. 다시 말해서.. A = [1, 2, 3] B = A B.append(4) print(A) print(B) 이런 코드를 실행하면 print(A) : [1,2,3] print(B) : [1,2,3,4] 가 되어야 할 것 같지만 실제로 출력되는 라인은 print(A) : [1,2,3,4] print(B) : [1,2,3,4] 이다. B = A 이므로 A가 이미..