728x90 반응형 SMALL 분류 전체보기1632 [Audio Processing] 시스템 구조 (Systems structures) 전송 및 저장 (Transmission and storage) 음성 전송 시스템 (speech transmission systems)의 목적은 가능한 한 적은 비트 (bits)로 신호를 압축 (compress)하는 동시에 출력 음질 (sound quality)을 가능한 한 좋게 유지하는 것이다. 이를 위해서는 도입하는 degradations가 지각적 영향 (perceptual influence)이 가능한 한 작도록 선택되어야 한다. 다시 말해, 청취자 (listener)가 신호가 저하된 것을 알아차리지 못하게 하거나 가능한 한 적게 알아차리게 하기를 원치 않는다. 그림에서 송신자 측 (sender side)의 인코더에서 신호가 어떻게 양자화되는지 결정하는 지각적 중요성 모델을 가지고 있다. 그런 다음 .. 2023. 6. 15. [LLM] Instruction Tuning In-context learning (Prompt learning) In-context learning 또는 prompt learning은 말 그대로 prompt 내의 맥락적인 의미 (in-context)를 모델이 알아차리고 (learning), 이런 형식에 맞도록 출력을 생성하는 것을 의미한다. 쉽게 말하면, 모델을 업데이트 하지 않고 질문을 잘 만들어서 우리가 원하는 출력을 만드는 접근법이다. Zero-shot learning예시 없이 task를 수행One-shot learning하나의 예시를 주고 task를 수행하는 경우Few-shot learning몇 개의 예시를 주고 task를 수행 Instruction Tuning Instruction Tuning은 In-Context learning과 파인.. 2023. 6. 15. 알고리즘 (Algorithm) 알고리즘 (Algorithm) 알고리즘, 셈법은 수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 엮인 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차이다. 계산을 실행하기 위한 단계적 절차를 의미하기도 한다. 즉, 문제 풀이에 필요한 계산 절차 또는 처리 과정의 순서를 뜻한다. 프로그램명령어의 집합을 의미하기도 한다. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 알고리즘 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 알고리즘(영어: algorithm), 셈법은 수학과 컴퓨터과학, 언어학 또는 엮인 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차이다. 계산을 실행하기 위한 ko.wikipedia.org 2023. 6. 15. [Object Detection] YOLOv5 성능 높이기 YOLOv5 성능 높이기 Background image 넣기 : 배경 이미지는 탐지할 객체가 없는 데이터들을 의미한다. 배경 이미지를 넣어주면 False Positives (FP)가 줄어드는 효과를 볼 수 있다. 전체 학습 데이터 셋에서 배경 이미지의 비율을 0 ~ 10% 정도를 추천한다. COCO 데이터 셋은 1000개의 배경 이미지를 가지고 있다 (학습 데이터 셋의 1%) Pretrained weights 사용 : 작거나 중간 정도 사이즈의 데이터셋에 추천한다 (train.py시 --weights 인자값 넣기). Epoch : epoch는 300부터 시작해서 overfit이 발생하면 줄이고 발생하지 않으면 600 또는 1200으로 점점 증가시킨다. 이미지 사이즈를 640으로 설정하기 : COCO 데이.. 2023. 6. 15. [Python] 다형성 (Polymorphism) (1) 다형성 (Polymorphism) 변수, 객체 또는 메서드가 상황에 따라 다른 동작을 수행하는 것을 의미한다. 다형성은 아래와 같은 형태로 나타난다. Duck Typing Operator Overloading Method Overrloading Method Overriding Duck Typing ‘오리처럼 걷고 오리처럼 말한다면 오리일 것이다’라는 원리를 따른다. 이는 객체의 클래스가 무엇인지는 상관하지 않고 해당 객체에 필요한 동작이 구현되어 있다면 작동한다는 것을 의미한다. 객체의 유형은 런타임에 구분된다. Strong Typing 메서드에 전달된 객체가 호출하려는 메서드를 가지고 있는지 확인 가능하다. hasattr(object, attribute) 함수는 객체에 메서드 또는 변수가 있는지 확인하.. 2023. 6. 12. [Python] 네임 스페이스 (Namespace) 네임 스페이스 (Namespace) 클래스 네임 스페이스 클래스는 자체 네임 스페이스를 유지하며 이를 클래스 네임스 페이스라고 함 클래스 네임 스페이스에서 이름은 클래스 변수에 매핑됨 인스턴스 네임 스페이스 모든 인스턴스는 자체 네임 스페이스를 가지며, 이를 인스턴스 네임 스페이스라고 함 인스턴스 네임 스페이스에서 이름은 인스턴스 변수에 매핑됨 class Mobile: fp = 'yes' # 클래스 변수 realme = Mobile() redmi = Mobile() geek = Mobile() print(Mobile.fp) # 출력 : yes print(realme.fp) # 출력 : yes print(redmi.fp) # 출력 : yes print(geek.fp) # 출력 : yes Mobile.fp .. 2023. 6. 12. [Python] 상속 (Inheritance) 상속 (Inheritance) 기존 클래스 (old class)에서 새 클래스 (new class)를 파생하여 새 클래스가 기존 클래스의 모든 멤버 (변수와 메서드)를 상속하는 메커니즘을 상속 또는 유도라고 한다. 기존 클래스는 슈퍼 클래스 (Super Class)라고 하며, 새 클래스는 서브 클래스 (Sub Class)라고 한다. 부모 클래스 (Parent Class) 기본 클래스 (Base Class) 또는 슈퍼 클래스 (Super Class) 자식 클래스 (Child Class) 파생 클래스 (Derived Class) 또는 서브 클래스 (Sub Class) 파이썬의 모든 클래스는 ‘object’라는 단일 슈퍼 클래스로부터 빌드되므로, 파이썬에서 클래스를 생성하면 내부적으로 ‘object’가 슈퍼 .. 2023. 6. 9. [Python] 데이터 구조 배열 (Array) 배열은 같은 데이터 타입의 요소들을 순서대로 저장할 때 유용하다. 배열은 리스트보다 적은 메모리를 사용하며, 자료 구조의 각 요소가 사용하는 메모리 공간 크기가 같기 때문에 효율적으로 동작한다. 요소가 연속된 공간에 순서대로 저장되기 때문에 요소를 삽입하거나 제거할 때 배열 전체를 수정해야 한다는 문제가 있다. import array arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) print("Array : ", arr) 리스트 (List) 리스트는 데이터 타입이 같거나 다른 요소들을 순서대로 저장할 때 유용하다. 리스트는 변경 가능하므로 요소를 수정할 수 있다. 각 요소를 독립된 공간에 저장하고 요소의 주소를 서로로 참조하여 연결한다. 요소가 모두 다른 위치에.. 2023. 6. 9. [Graph Theory] 작은 세상 네트워크 (Small World Network) 작은 세상 네트워크 (Small World Network) 작은 세상 네트워크는 대부분의 노드가 서로의 이웃이 아니지만 주어진 노드의 이웃이 서로의 이웃일 가능성이 있는 수학적 그래프이다. 이로 인해 대부분의 인접 노드는 적은 수의 홉 또는 단계로 다른 모든 노드에서 도달할 수 있다. 특히, small-world 네트워크는 무작위로 선택된 두 노드 사이의 일반적인 거리 L (필요한 단계 수)이 네트워크의 노드 수 N의 로그 에 비례하여 증가하는 네트워크로 정의된다. 글로벌 클러스터링 계수는 작지 않다. 소셜 네트워크의 맥락에서 이것은 낯선 사람들이 짧은 지인 사슬로 연결되는 작은 세계 현상을 초래한다. 소셜 네트워크 , Wikipedia와 같은 위키, 유전자 네트워크 , 심지어 인터넷 의 기본 아키텍처를.. 2023. 6. 8. [Graph Theory] 네트워크 과학 (Network Science) 네트워크 과학 (Network Science) 네트워크 과학은 통신망, 컴퓨터망, 생물학적 네트워크, 인지 및 의미망, 소셜 네트워크 등의 복잡한 네트워크를 노드 (또는 꼭짓점)로 표현되는 별개의 요소 또는 행위자 와 요소 또는 링크 (또는 가장자리)로 행위자 간의 연결을 고려하여 연구하는 학문 분야이다. 이 분야는 컴퓨터 과학의 정보 시각화, 통계의 추론 모델링, 사회학의 사회 구조에서 수학의 그래프 이론, 물리학의 통계 역학, 데이터 마이닝을 포함한 이론과 방법을 사용한다. 미국 국립 연구 위원회는 네트워크 과학을 "이러한 현상의 예측 모델로 이끄는 물리적, 생물학적 및 사회적 현상의 네트워크 표현에 대한 연구"로 정의한다. 무작위 네트워크 (Random network) 노드들 사이의 연결 유무를 주.. 2023. 6. 8. 이전 1 ··· 36 37 38 39 40 41 42 ··· 164 다음 728x90 반응형 LIST
