Coding(8)
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Saliency Map
*본 포스팅은 Stanford CS231n 강의를 참조하였음을 미리 밝힙니다. *캡쳐된 일부 강의 자료들은 CS231n에서 제공하는 PPT 슬라이드를 참조하였습니다. 현대 딥러닝의 아쉬운 점 중 하나는 딥러닝의 학습 과정을 딥러닝 코드를 작성한 사람조차 알기가 어렵다는 점입니다. 모델 학습이 성공했다면 왜 성공했는지, 실패했다면 왜 실패했는지를 해석하기가 어려운데, 그 이유는 기본적으로 딥러닝 모델은 많은 데이터를 한꺼번에 처리하며, 여러 겹의 레이어를 학습시키는 과정에서 적어도 수만 가지의 파라미터를 다루어야 하기 때문입니다. 따라서 VIsualize(시각화)를 통해 각각의 레이어에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 더 나아가서 학습 전반적이 과정에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 연구하려는 여러 시도들이 ..
2020.03.15 -
[BOJ_14503 | DFS] 로봇 청소기
풀이 삼성 SW 역량 테스트 기출문제로, DFS의 간단한 응용 능력을 물어보는 문제였던 것 같다. DFS를 수행하는 방법이야 재귀를 이용해서 처리하면 되지만, 이 문제의 경우에는 DFS를 실행하는 순서를 처리하는 방식이 살짝 까다로운 부분이 있었다. 우선, 문제에서 제시한 방향에 따라 direction변수를 설정해 주었다. 0 - North1 - East2 - South3 - West 그리고 LeftRotate의 경우 direction변수가 들어왔을 때 그 방향의 왼쪽으로 회전한 방향을 출력하도록 처리하였다.예를 들어, 0이 들어오면 북쪽의 좌회전 방향인 서쪽을 가리키는 3을 출력하는 식이다. 그리고 dx[], dy[] 배열을 선언하고, 제시한 방향에 맞게 x, y를 변화시키는 값을 저장하였다.예를 들어..
2019.02.14