Machine Vision / ML / DL

📌 타이틀은 핵심을 포착하라! - Abstract 논문의 주제와 가장 중요한 결과 혹은 발견을 간략하게 포함시켜 독자가 한 눈에 어떤 내용인지 파악 하게 작성📌 '소개'란에는 문제의 배경을 명확히! - Introduction 왜 이 문제가 중요한지, 어떤 도전과제들이 있었는지 간략하게 소개 (핵심적인 방법린 및 알고리즘)📌 '관련 연구'란에서는 다양성을! - Related works 여러 논문들의 주요 아이디어와 장단점을 간략하게 비교하며, 리뷰하는 논문이 어디에 위치하는지 티스토리 독자들에게 명확하게 작성📌 '방법론'란에서는 그림을 활용하자! - Method 복잡한 알고리즘, 구조 등은 그림, 플로우차트, 그림 설명 등을 활용해서 간단하게 표현해 주세요. 그림 하나가 긴 설명을 대체 가능하게...📌 '..

[neurons] 뉴런(neurons) 구조(structure) 신경세포는 세포체(soma), 수상돌기(dendrite), 축삭돌기(axon), 시냅스(synapse) 등으로 이루어져 있습니다. 정적 막 전위(resting membrane potential)gv i gvgiviiiiiii 정적 막 전위는 신경세포가 활동하지 않는 상태에서의 전위 차이를 말합니다. 이는 세포 내부와 외부의 이온 농도 차이로 유지됩니다. 작용 전위 생성(generation of action potential) 작용 전위는 신경세포의 활동 전위를 말하며, 이는 전위 차이가 양극화되고, 임계값을 초과할 때 생성됩니다. 작용 전위는 축삭 돌기(axon)를 따라 전달되어 시냅스에서 신호 전달을 할 수 있게 됩니다. 이온 채널(ion..

✏️ Fisher Discriminant Analysis 이란?? FDA 혹은 Linear Discriminant Analysis (LDA)라고 불리며, 데이터들을 하나의 직선으로 Projection 시킨 후, Projection된 Data들 간의 구분이 잘 되는 지 판단해주는 방식 판단 방식의 기준은 Projection 후, 두 데이터들의 중심(평균)이 서로 멀수록 + 분산이 작을수록 구분이 잘 되었다고 판단 할 수 있으며, 잘 분류 되게끔 하나의 Vector의 w를 구하는 것이 LDA 이다. ✏️ Variance 구하는 방식 데이터 D = {x}iN 라고 할 때, 원래의 data들의 평균, projection된 data들의 평균, 그 이후 w 방향에 따라 projection된 data들의 분산을 구하..

In place vs not In place Algorithm in place 정렬은 원소들의 개수에 비해 충분히 무시할 만한 저장 공간만을 더 사용하는 정렬 알고리즘 not in place 정렬은 원소들의 개수에 비례하여 저장 공간을 더 사용하는 정렬 알고리즘 sentinel value란? -. 더 이상의 처리 또는 사용 할 데이터가 없는 걸 나타내기 위한 값 e.g. merge sort에서 2개의 list 내의 끝에 위치한 값을 ∞로 설정하기도 한다. https://velog.io/@cookncoding/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EA%B0%9C%EB%85%90-Stable-Sort-Inplace [알고리즘 개념] Stable Sort &Inplace 컴퓨터 ..

▶ 시간 복잡도 표기 종류 Best case Average case Worst case -. 가장 많이 사용되는 방식은 Big-O 표기법을 사용 Big-O - 최악의 경우를 나타냄 (상한 접근) O(n): 최악의 경우 n번까지 수행되면 프로그램을 끝낼 수 있다. Big-Omega - 최적의 경우를 나타냄 (하한 접근) O(n): 최소 n번은 수행되어야 프로그램을 끝낼 수 있다. Theta - 평균 (Big-O 와 Big-Omega값의 평균값) ▶ 시간 복잡도 다른 표현 방법 T(n) Every-case anlaysis 입력크기(input size)에만 종속 입력값과는 무관하게 결과값은 항상 일정 W(n): Worst-case analysis 입력크기와 입력값 모두에 종속 단위연산이 수행되는 횟수가 최대인..

PDF(Probability Density Function, 확률 밀도 함수) : 연속적인 변수에 의한 확률 분포 함수를 의미한다. 특정 확률 변수 구간의 확률이 다른 구간에 비해 상대적으로 얼마나 높은가를 나타내는 것이며, 그 값 자체가 확률은 아니다. 분포내에서 특정한 한 값에서의 확률은 0 이다. P (X = a) = 0 아래와 같은 두가지 특징이 있다. 1) 항상 양의 값을 가져야 한다. 2) 모든 범위의 PDF 를 합하면 그 값은 1이다. 정의된 범위 내에서의 확률은 범위내의 pdf 영역 넓이(적분값)가 된다. CDF(Cumulative Distribution Function, 누적 분포 함수) : 어떤 확률 분포에 대해서 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같은 확률을 나타낸다. PDF 와 CDF..

🚀 youtube-dl download https://github.com/ytdl-org/youtube-dl 🚀 cmd 활용한 zoom recoding download 1. window + R → cmd 입력 2. ctrl + shift + enter → cmd.exe 관리자 모드 실행 3. youtube-dl.exe 입력 → 입력 전에 youtube-dl.exe 실행 파일 c 드라이브 또는 내가 원하는 경로에 넣어줌 (youtube-dl.exe가 있는 경로에서 cmd 실행 해야 됨) 4. 이후 아래 캡쳐 처럼 실행 (zoom 링크 주소, 저장할 이름 및 포맷)

✏️ 대학원 - 인공지능개론 / 수학 기호 메모용 1. 수학에서 사용하는 약어 2. 수학에서 사용하는 알파벳 3. 수학에서 사용하는 그리스 문자 4. 수학에서 사용하는 형태별 분류 4.1 기본 4.2 등호 및 부등호 4.3 괄호 4.4 기타 특수기호 5. 분야별 기호 5.1 집합 5.2 논리학 5.3 해석학 5.4 선형대수학 5.5 추상대수학 5.6 기하학 5.7 조합론 및 통계학 // 참고 https://eehoeskrap.tistory.com/655#none 수학 기호 정리 최근 3개월 간 공부하면서 수식을 볼 일이 굉장히 많았는데, 여기에 나와있는 수식 80%는 모두 본 듯 하다.. 그래서 수학기호를 정리해보려고 했는데 리브레 위키에 정말 잘 설명되어있다. 리브레 eehoeskrap.tistory...