본문 바로가기
반응형

분류 전체보기359

Network Properties ## Graph Network 속성들 Degree Distribution : P(k) Path Length : h Clustering coefficient : C Connected Component : s ## Degree Distribution Degree의 개수의 분포를 나타냄 $$ P(k) = N_{k} / N $$ N = 총 degree의 개수, N_k = k번째 노드의 degree ## Path Length A 노드에서 B 노드로 가기 위해 거쳐야 할 노드(or 엣지)들 A -> G로 가기 위해 ACBDCDEG 방법 등 여러가지 방법이 있음 여기서 파생되는 개념은 shortest path length(=distance) 크루스칼 알고리즘 처럼 가장 짧은 루트를 선택 여기서 Undirected와 .. 2021. 12. 6.
Graph Mining 기초 본 글은 인천대학교 최대진 교수님의 강의에 기반하여 작성하였습니다 ## Graph Mining Large-Scale의 데이터를 다룰 때 통계치를 기반으로는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 그래프를 이용하여 유의미한 결과를 추출하는 것을 말한다. 대표적인 예시 : Edge가 가장 모여있는 Community를 찾는 것, 페이스북 사람들의 연결관계, 추천시스템 ## Graph Graph G = (V,E,W)로 이뤄져 있다. 여기서 대문자 V,E,W는 모두 집합의 형태이다. - V = Vertex set (node 집합) - E = Edge set - W = Weight set Graph Data structure : 엔티티 간의 관계, p2p network(path2path network) ## Graph .. 2021. 12. 6.
StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery https://www.youtube.com/watch?v=hFC7DSh9RIw 본 글은 나동빈님의 유튜브를 참조하여 작성하였습니다. - Base 논문 : StyleGAN (StyleGAN 리뷰) 2021.05.09 - [논문 정리] - A Style Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks(StyleGAN) A Style Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks(StyleGAN) 원 논문 : arxiv.org/abs/1812.04948 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Netw.. 2021. 11. 11.
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks(Seq2Seq) https://www.youtube.com/watch?v=4DzKM0vgG1Y 나동빈님 유튜브를 바탕으로 리뷰하였습니다. Seq2Seq는 현재 Transformer에 밀려 잘 사용되진 않지만 NLP의 기초를 공부하기 위해서 이 논문을 리뷰한다. ## seq2seq seq2seq 모델은 LSTM을 활용한 효율적인 seq2seq 기계번역 아키텍쳐이다. 기존(seq2seq가 나오기 전)엔 딥러닝을 활용한 기계번역보다 통계적인 방법을 활용한 번역을 더 많이 사용하였다. 그러나 seq2seq 가 나옴으로써 딥러닝을 활용한 기계번역 연구에 불을 지폈다. seq2seq의 간단한 동작 과정은 다음과 같다. encoder와 decoder로 구성이 되어있고 context vector \(v\)를 활용한다. seq2seq는.. 2021. 11. 1.
기수 정렬(Radix Sort) 기수 정렬(radix sort)는 정렬할 원소의 키 값을 나타내는 숫자의 자리 수(10의 자리수, 1의 자리수 등)를 기초로 정렬하는 기법이다. 이는 80칼럼 punched card를 정렬시키거나 도서관 목록 카드 정렬과 같은 생활 응용에 많이 활용된다. 예를 들어 [437,123,234,578,351,625,543] 을 정렬하면 다음과 같다. 1단계(1의 자리 수 기준 정렬) : [351,123,543,234,625,437,578] 2단계(10의 자리 수 기준 정렬) : [123,625,234,437,543,351,578] 3단계(100의 자리 수 기준 정렬) : [123,234,351,437,543,578,625] 이에 따른 기수 정렬 ADL은 다음과 같다. radixSort(a[],n) for (k 2021. 10. 24.
계수 정렬(counting sort) 계수 정렬(counting sort)는 키가 일정한 범위, 예를 들어, 1부터 M 사이의 정수로만 이뤄져 있다는 사실을 알고 있을 떄 사용할 수 있는 방법이다. 예를 들어 M = 4 이고 a = [1,2,2,1,3,4,4,1] 일 때 count 라는 배열을 만들어서 각 원소의 개수를 저장한다. j 1 2 3 4 count[j] 3 2 1 2 그리고 이를 누적시켜서 저장한다. j 1 2 3 4 count[j] 3 5 6 8 다음으로 배열 a에서 원소들을 뒤에서부터 하나씩 가져와서 count 리스트에 있는 인덱스에 따라 빈 배열 b로 복사한다. a에서 b로 복사하고 나면 count에 있는 인덱스 값을 하나 감소시킨다. 마지막으로 배열 b에 있는 원소들을 배열 a로 복사한다. 이러한 process 의 ADL은.. 2021. 10. 24.
반응형

티스토리툴바