분류 전체보기351 [알고리즘] Union-Find 서로소 집합 Disjoint Set 공통 원소가 없는 부분집합들로 이뤄진 자료구조 1) 구현 집합 구현시 배열, 연결 리스트 등 여러가지 형태가 있지만 트리를 이용하여 주로 구현한다. ex) {1,2,5,6,8} {3,4} {7}의 표현 최상단 노드인 1과 3, 7이 각 부분집합의 id라고 생각하면 된다. Union-Find disjoint set을 표현할 때 사용되는 알고리즘 Union-Find 연산 1. find 어떤 원소가 주어졌을 때 이 원소가 속한 집합을 반환한다. 집합을 반환하기는 힘드니까 주로 집합을 대표하는 원소를 반환한다. 각 대표 원소들간의 파인드 결과를 비교하여 같은 집합 여부를 판단한다. 2. union 두 개의 집합을 하나의 집합으로 합친다. 3. make set 특정 한 원소만을.. 2020. 3. 13. [c++] STL map container 사용 특징 1. pair형태로 저장 map m; ex) map m; 2. 노드 기반의 균형이진트리구조, logN의 검색속도 보장 3. key는 고유하다. 중복 불가능 4. key값을 기준으로! 자동 정렬된다. default 는 오름차순 cf) unordered_map은 정렬되지 않은 map으로 hash table기반이고 map은 레드블랙트리 기반이다. RB Tree(레드블랙트리)는 BST에 self-balancing 기능을 추가한 것으로 O(logN)을 보장하며 밸런싱된다. 참고: gracefulprograming.tistory.com/3 [C++] map vs hash_map(unordered_map) 개요 hash_map은 비표준 Container인데 반해(stdext namespace에 포함) unord.. 2020. 3. 11. [딥러닝] 3월 7일 토요일 1일차 목표: 역전파와 딥러닝의 개념 이해하기 용어) - 예측값 = 예상값 = 우리가 만든 모델에서 예상한 값 - 정답값 = 실제값 = 기존 데이터 - 비용함수 cost function en(w) : 예측값과 실제값의 오차를 측정하는 함수 - 파라미터 w(w1, w2, ... ,wn) : 학습도중 변하는 변수. cost func에서 곱하는 값이다. cost func에서 w로 미분해서 기울기를 구한후 cost func값을 줄여나가기 위해 w값을 조정한다. (선형모델에서는 w가 기울기를 뜻한다. 기울기를 조정해서 정답값과 예측값의 차이를 줄여나가는 것이 목표이다.) - 하이퍼파라미터 : 사용자가 임의로 정하는 input - 활성화 함수 activation function: 노드에 들어온 input을 activati.. 2020. 3. 10. 이전 1 ··· 85 86 87 88 다음
