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Bamboo is coming
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10명 중 4명, 6명으로 이루어진 팀을 꾸린다고 할 때, \( ^{10}C_4 \) 이나 \(^{10}C_6 \)이나 확률은 동일하다.
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🎈목차 0. ABSTRACT 1. INTRO - 문제점 - 기존연구 - 논문 요약 2. BODY 3. CONCLUSION 0. ABSTRACT Candidate generation model과 ranking model로 구성된 대규모 사용자 추천 시스템 1. INTRO - 문제점 유튜브 영상을 추천하는 것은 크게 3가지 어려움이 있다. (1) Scale -> 기존 방식은 작은 문제만 다뤄왔다 (2) Freshness -> 매초 영상이 업로드 되기때문에 기존에 있던 영상간의 균형이 중요하다 (3) Noise -> 유저간의 차이도 있고 추천 데이터가 실체가 없다 - 기존연구 matrix fatorization (행렬분해)방식은 많은데 deep neural network 관련한 건 많지 않다. neural n..
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1강 수학은 확실성의 논리, 통계학은 불확실성의 논리 Statics is the logic of uncertainty 표본공간 : A sample space is the set of all possible outcomes of experient 사건 : An event is a subset of the sample space 두 개의 결과가 일어날 수 있는 확률이 동일할 경우라고 가정하면 1/2, 1/2 이항계수 Sampling Table: Order matter Order doesn't Replace n^k Don't replace n(n-1)...(n-k+1) nCk
https://velog.io/@selenium/Paper-How-to-Read-a-Paper-S.-Keshav-%EB%85%BC%EB%AC%B8-%EB%A6%AC%EB%B7%B0 [Paper] How to Read a Paper (S. Keshav) 논문 읽는 법 | 논문 리뷰 How to Read a Paper (S. Keshav) velog.io
import math def solution(a, b): if a==b: return 1 c = b // math.gcd(a,b) while True: if c%2: break c = c//2 while True: if c%5: break c = c//5 return 1 if c==1 else 2 // 이거는 왜 틀리는걸까? import math def solution(a, b): a_pf = [] b_pf = [] sqrtnum = min(math.sqrt(a),math.sqrt(b)) aa, bb = a, b k = 2 while k < max(a,b) or k < sqrtnum: if bb % k == 0 : b_pf.append(k) bb = bb // k if aa % k == 0: a_pf.a..
https://github.com/anishathalye/neural-style, 2015 https://github.com/titu1994/Neural-Style-Transfer https://github.com/DmitryUlyanov/texture_nets, 2018 https://github.com/jcjohnson/fast-neural-style, 2016 출시는 2016이나 2023년까지도 아직도 수정중임. https://github.com/linfengWen98/CAP-VSTNet, 2016 https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer, 2016 출시는 2016이나 2023년까지도 아직도 수정중임. https://github.com/NVIDIA/Fa..
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Dreambooth : https://github.com/XavierXiao/Dreambooth-Stable-Diffusion Dreambooth는 구글에서 발표한 파인 튜닝 기법으로 특히 text-to-image diffusion 모델을 몇 가지 이미지만으로 학습시키는 기법이다. 유튜브에서도 쏟아지듯이 dreambooth를 활용해서 stable diffusion을 학습시킬 수 있는 코드가 많이 나와있는데 나는 그 중에서 TheLastBan 드림부스 colab 버전을 사용했다. 유튜브: 이 사진은 합성이 아닙니다. Google의 미친 기술 드림부스 개념과 사용 방법 뭐 미친 성능, 대박이다 이런 말만 들어봤지 실제로 실행시켜보는건 처음이었는데 모델별로 목표로 하는 바가 다르다는 것을 뼈저리게 느끼게 되었..
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ICLR workshop paper Concept discovery and Dataset exploration with Singular Value Decomposition Motivation - 대규모 데이터셋에 모델 pre-train하는 것이 표준처럼 사용되는데 학습 데이터 내에서의 label 오류, 노이즈 등에 주의를 기울이지 않은 채로 사용하는 경우가 많다. - 따라서 딥러닝 모델의 신뢰도를 낮추는 요인 중 하나로 뽑힌다. Goal - 모델 신뢰도 상승(학습한 패턴(concept vector) 분석, 학습 데이터 세트 탐색, 오류 데이터를 미리 찾기) - intermediate layer(feature extract 이후 layer)에서 concept을 자동 추출 Contribution - Post..
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InST https://github.com/zyxElsa/InST GitHub - zyxElsa/InST: Official implementation of the paper “Inversion-Based Style Transfer with Diffusion Models” (CVPR 202 Official implementation of the paper “Inversion-Based Style Transfer with Diffusion Models” (CVPR 2023) - GitHub - zyxElsa/InST: Official implementation of the paper “Inversion-Based Style Transfer... github.com InST는 textual_inversion(..
https://medium.com/@wfeng6/difference-between-cd-and-cd-in-google-colab-52f241da67f8 Difference between %cd and !cd in Google Colab In this article, you will hopefully understand the basic difference between !cd and %cd, and will be able to use colab better. medium.com !는 다시 원상복구 %는 현상유지