SuperMemi's Study

인기글

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  [ Math ] Convolution(합성곱)의 원리와 목적 [ Math ] Convolution(합성곱)의 원리와 목적 Convolution Convolution (합성곱) 많이들 들어 보셨을 겁니다. 의미적으로는 두 함수를 서로 곱해서 합한다는 것이지요. 합성곱을 공부하셨다면 아래의 질문을 답하실 수 있으신가요? 두 함수를 어떻게 곱해서 합하나요? 왜 합성곱을 사용하나요? 어떤 역할을 하나요? 하나씩 알아가 봅시다. 두 함수를 어떻게 곱해서 합하나요? $$ \large (f * g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau)g(t-\tau)d\tau $$ 두 연속함수 $f, g$를 convolution 하는 식입니다. 이해하셨나요? 먼저, 합성곱을 위해서는 두 함수중 하나를 반전 (reverse)시켜야 합니다. 위의 식을 보면 연속함수 .. 2021.08.03

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  삼각함수의 역함수의 미분 & 그래프 (arcsin, arccos, arctan) 이전 글에서는 삼각함수의 미분에 대해서 다뤘다. 2020/04/19 - [AI/Math] - [미적분] 삼각 함수 미분 공식 & 그래프. [미적분] 삼각 함수 미분 공식 & 그래프. 여러가지 형태에 대해서 미분하는 방법들은 앞서서 다뤘다. 2020/04/12 - [AI/Math] - [미적분] 여러가지 미분 공식과 예제 (Chain rule, Power rule, sum/difference rule, Exponential functions, Product rule,.. supermemi.tistory.com 이번 글에서는 삼각함수의 역함수의 미분에 대해서 다루겠다. 역함수 : 원래 함수에서 일대일 대응 되는 구간을 y = x 축 대칭 시킨 것이다. 1. arcsin x 미분 sin x 그래프에서 일대일 .. 2020.04.19

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  [ LaTeX ] 행렬 표현하기 (matrix, pmatrix, bmatrix, Bmatrix, vmatrix, Vmatrix) [ LaTeX ] 행렬 표현하기 matrix, pmatrix, bmatrix, Bmatrix, vmatrix, Vmatrix Latex 행렬 표현 6가지 방식 matrix : 괄호 없음 pmatrix : parentheses → ( ) bmatrix : brackets → [ ] Bmatrix : curly brackets → { } vmatrix : vertical bar brackets → | | Vmatrix : double vertical bar brackes → || || 원소간 구분 방식 & : 열 구분 \\ : 행 구분 큰 행렬 표현 : 점점점 표현 \cdots : 중앙 가로 점 3개 \vdots : 중앙 세로 점 3개 \ddots : 중앙 대각선 점 3개 표현 예시 먼저 필요한 packag.. 2022.09.07

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  쌍곡선함수 그래프 & 미분 (hyperbolic function) (sinh, cosh, tanh, csch, sech, coth) 이전에는 삼각함수와 미분에 대해서 다뤘다. 2020/04/19 - [AI/Math] - 삼각 함수 미분 공식 & 그래프. 삼각 함수 미분 공식 & 그래프. 여러가지 형태에 대해서 미분하는 방법들은 앞서서 다뤘다. 2020/04/12 - [AI/Math] - [미적분] 여러가지 미분 공식과 예제 (Chain rule, Power rule, sum/difference rule, Exponential functions, Product rule,.. supermemi.tistory.com 이번시간에는 쌍곡선함수와 그래프에 대해서 다뤄 보겠다. 식은 다음과 같다. 쌍곡사인함수 쌍곡코사인함수 쌍곡탄젠트함수 쌍곡코시컨트함수 쌍곡시컨트함수 쌍곡코탄젠트함수 다음글은 쌍곡선함수의 역함수에 대해서 알아보겠다. 2020/04.. 2020.04.23

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  [ Python 3 ] Numpy reshape 함수란. (추가, 다른 형태의 자료를 np.array 활용하여 reshape 이용 가능) 머신러닝이나 딥러닝을 하다보면 데이터의 구조를 바꿔서 처리할 때가 많은데 이때, numpy reshape을 많이 사용한다. reshape 함수는 numpy.ndarray의 차원과 모양을 바꿔준다. numpy.ndarray를 잘 모르겠다면 아래의 글을 보고 오길 바란다. 2020/03/14 - [Python] - [ Python 3 ] NumPy란 무엇인가? (ndarray 클래스) [ Python 3 ] NumPy란 무엇인가? (ndarray 클래스) NumPy 소개 Numpy(보통 "넘파이"라고 발음)는 수치 해석용 Python 패키지이다. 다차원의 행렬 자료구조인 ndarray를 지원하여 벡터와 행렬을 사용하는 선형대수 계산에 주로 사용된다. C로 구현된 CPython에서만.. supermemi.ti.. 2020.03.13

심리학

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  LTM (Long-Term-Memory;장기기억) : Encoding(입력), Retrieval(출력), Consolidation(저장) - 2 2020/05/19 - [Psychology/Cognitive psychology] - LTM (Long-Term-Memory;장기기억) : Encoding(입력), Retrieval(출력) 에 대하여. LTM (Long-Term-Memory;장기기억) : Encoding(입력), Retrieval(출력) 에 대하여. [이미지 출처 : LG블로그] 장기기억 : 입력, 출력에 대하여. Encoding (입력) : 정보를 획득하고 기억으로 만드는 과정 Retrieval (출력) : LTM에 저장된 기억을 다시 Working memory(작업기억)으로 가지고 오는 supermemi.tistory.com 이번 글에서는 지난 글의 뒷 이야기를 이어가겠다. < Matching Conditions of Encodin.. 2020.05.24

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  LTM (Long-Term-Memory;장기기억) : Encoding(입력), Retrieval(출력) , Consolidation(저장) - 1 [이미지 출처 : LG블로그] 장기기억 : 입력, 출력에 대하여. Encoding (입력) : 정보를 획득하고 기억으로 만드는 과정 Retrieval (출력) : LTM에 저장된 기억을 다시 Working memory(작업기억)으로 가지고 오는 과정. Maintenance rehearsal LTM 으로 보내지 않고, 정보를 유지하기 위해 단순히 반복하는 것. 예시 : 전화번호를 반복하면서 머릿속에 유지하며 전화번호를 눌러 전화를 건다. Elaborative rehearsal 의미와 연결을 이용하여 정보가 LTM 으로 이동할 수 있도록 돕는 것. Maintenance rehearsal 과의 차이점은 LTM으로 이동하느냐 하지 않느냐 & meaning이나 connection 이 존재하느냐. 예시 : 전화번호.. 2020.05.19

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  [ 인지 심리학 ] Object perception (Gestalt principle, Bayesian inference, Environmental regularities) 이전에는 지각이란 무엇인가에 대해서 다뤘었다. 그에 이어지는 내용으로 오늘은 물체 지각의 여러 개념들에 대해서 다뤄 볼 것이다. 2020/04/03 - [Psychology/Cognitive psychology] - [인지심리학] What is Perception? 지각이란? (Bottom-up/Top-down) [인지심리학] What is Perception? 지각이란? (Bottom-up/Top-down) What is Perception? Perception 즉, 지각이란 감각 기관에서 받아들인 외부의 감각자극을 뇌에서 처리하는 경험이라고 할 수 있다. incoming sensory -> sensation -> perception 지각은 끊임없이 바뀐다. 동적.. supermemi.tistory.c.. 2020.04.16

인공지능

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  [ 논문 리뷰 ] A Fourier-based Framework for Domain Generalization A Fourier-based Framework for Domain Generalization CVPR 2021 paper 자료정리 : 함성훈 Xu_A_Fourier-Based_Framework_for_Domain_Generalization_CVPR_2021_paper.pdf keyword : Domain Generalization, Domain augmentation, Fourier transform, Mean-teacher model, Consistency regularization, Mix-up 목차 개요 Fourier transform Main Framework (Fourier Augmented Co-teacher; FACT) Fourier based data augmentation Co-teach.. 2022.09.05

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  [ CVPR2022 / GML4VC ] 7. 비디오 이해를 위한 GNN 응용 (Graph ML for Video Understanding) Graph Machine Learning for Visual Computing (GML4VC) Tutorial CVPR 2022 에서 Graph Machine Learning 에 대한 튜토리얼(tutorial)을 진행했습니다. 이에 대해 요약 정리 하는 시리즈 글입니다. [이전 글] 2022.08.22 - [AI/Graph Neural Networks] - [ CVPR2022 / GML4VC ] 1. 개요 (Graph Machine Learning, GNNs) 2022.08.22 - [AI/Graph Neural Networks] - [ CVPR2022 / GML4VC ] 2. Open Remarks 2022.08.22 - [AI/Graph Neural Networks] - [ CVPR2022 / GML.. 2022.08.25

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  [ CVPR2022 / GML4VC ] 6. Deep GNNs (심층 그래프 신경망) 기본 개념 정리 Graph Machine Learning for Visual Computing (GML4VC) Tutorial CVPR 2022 에서 Graph Machine Learning 에 대한 튜토리얼(tutorial)을 진행했습니다. 이에 대해 요약 정리 하는 시리즈 글입니다. [이전 글] 2022.08.22 - [AI/Graph Neural Networks] - [ CVPR2022 / GML4VC ] 1. 개요 (Graph Machine Learning, GNNs) 2022.08.22 - [AI/Graph Neural Networks] - [ CVPR2022 / GML4VC ] 2. Open Remarks 2022.08.22 - [AI/Graph Neural Networks] - [ CVPR2022 / GML.. 2022.08.25

컴퓨터 언어

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  [ OpenCV ] Resize 로 이미지의 크기를 조절해보자! [ OpenCV ] Resize 로 이미지의 크기를 조절해보자! cv2.Resize cv2.resize(src, dsize, dst, fx, fy, interpolation) 이미지의 크기를 조절하는 방법엔 크게 두가지가 있습니다. 이미지의 절대적인 width, height 사이즈를 지정해주는 방법 : dsize 이미지의 상대적인 비율을 지정해주는 방법 : fx, fy 또다른 중요한 고려사항은 interpolation 입니다. 이미지의 사이즈가 커지고, 줄어들고 하는 과정에서 없던 픽셀이 새로 생겨나거나 사라질 수 있는데요. 이때 어떤 방식으로 interpolation을 처리하느냐에 따라 이미지의 품질이 달라집니다. 이를 보간법이라고 하는데 아래의 글에서 잘 설명해 주셔서 링크를 남깁니다. OpenCV .. 2022.09.22

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  [ Python 3 ] EasyDict 라이브러리 사용해보기! [ Python 3 ] EasyDict 라이브러리 사용해보기! EasyDict 라이브러리 설치 pip install easydict EasyDict 역할 EasuDict 라이브러리는 딕셔너리(dict)의 value를 속성(attribute)처럼 재귀적으로 접근할 수 있게 만들어줍니다. 예시 일반적으로 파이썬의 딕셔너리 객체는 key를 통해 value을 불러옵니다. >>> ex_dict = {'foo':3, 'bar':{'x':1, 'y':2}} >>> ex_dict['foo'] 3 그러나 dot(.) 을 통해서는 불러올 수 없습니다. >>> ex_dict.foo Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: 'dict' ob.. 2022.09.20

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  [ LaTeX ] 행렬 표현하기 (matrix, pmatrix, bmatrix, Bmatrix, vmatrix, Vmatrix) [ LaTeX ] 행렬 표현하기 matrix, pmatrix, bmatrix, Bmatrix, vmatrix, Vmatrix Latex 행렬 표현 6가지 방식 matrix : 괄호 없음 pmatrix : parentheses → ( ) bmatrix : brackets → [ ] Bmatrix : curly brackets → { } vmatrix : vertical bar brackets → | | Vmatrix : double vertical bar brackes → || || 원소간 구분 방식 & : 열 구분 \\ : 행 구분 큰 행렬 표현 : 점점점 표현 \cdots : 중앙 가로 점 3개 \vdots : 중앙 세로 점 3개 \ddots : 중앙 대각선 점 3개 표현 예시 먼저 필요한 packag.. 2022.09.07

소프트웨어

• Mac 에서 git 사용할 때 에러 해결. You have not agreed to the Xcode license agreements. 에러 메시지 You have not agreed to the Xcode license agreements. You must agree to both license agreements below in order to use Xcode. Press the 'return' key to view the license agreements at '/Applications/Xcode.app/Contents/Resources/en.lproj/License.rtf' 해결 방법 1. sudo xcodebuild -license 2. 엔터키 한 번 누르기 3. q 한 번 누르기 4. agree 타이핑 후 엔터 2022.09.25

• ImportError: cannot import name 'imread' from 'scipy.misc' 에러 해결하기 ImportError: cannot import name 'imread' from 'scipy.misc' 에러 해결하기 문제상황 이미지를 파이썬에서 불러오기 위해 scipy.misc import imread 를 실행한 상황에서 아래와 같은 에러메시지가 발생함. 에러메시지 ImportError: cannot import name 'imread' from 'scipy.misc' 원인 imread is deprecated! imread is deprecated in SciPy 1.0.0, and will be removed in 1.2.0. Use imageio.imread instead. SciPy 1.2 부터는 아예 함수가 삭제 되었음. 해결방법 1. 본인의 scipy 버전확인 conda list 2. s.. 2022.09.21

• ModuleNotFoundError: No module named 'yaml' 에러 해결 ModuleNotFoundError: No module named 'yaml' 에러 해결 문제상황 conda install yaml 으로 다운받은 후 파이썬에서 import yaml 을 하였으나 다음과 같은 에러가 발생 에러메시지 ModuleNotFoundError: No module named 'yaml' 해결방법 pip install pyyaml 2022.09.21

수학

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  [ Matrix ] 행렬 표기법 정리 [ Matrix ] 행렬 표기법 정리 Notation and Nomenclature $\textbf{A}$ : 행렬 A → 행렬은 bold 대문자 표현 (중요) $\textbf{A}^{T}$ : Transposed 행렬 $\textbf{A}^{-1}$ : 행렬 A 의 역행렬 $\textbf{A}^{-T}$ : Transposed 행렬의 역행렬 또는 반대 ($\textbf{A}^{-T}=(\textbf{A}^{-1})^T=(\textbf{A}^{T})^{-1}$) $\textbf{A}^{+}$ : 행렬 A 의 Pseudo 역행렬 $\textbf{A}^{*}$ : Complex conjugated 행렬 $\textbf{A}^{H}$ : Transposed & Complex conjugated 행렬 (Herm.. 2022.09.07

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  [ Signal ] Signal Aliasing & Anti-aliasing 에 대하여 [ Signal ]Signal Aliasing & Anti-aliasing 에 대하여 앞선글을 읽고 오시면 이해에 도움이 됩니다. 2021.08.06 - [AI/Math] - Sampling Theorem 이란 (Nyquist rate, lowpass filter) Sampling Theorem 이란 (Nyquist rate, lowpass filter) 앞의 글을 읽고 오시면 이해에 도움이 됩니다. 2021.07.20 - [AI/Math] - Impulses function & Sifting properties Impulses function & Sifting properties 이전글 푸리에 급수 (Fourier Series) 이전글 Complex.. supermemi.tistory.com Alias.. 2021.08.09

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  [ Signal ] Sampling Theorem 이란 (Nyquist rate, lowpass filter) [ Signal ] Sampling Theorem 이란 (Nyquist rate, lowpass filter) 앞의 글을 읽고 오시면 이해에 도움이 됩니다. 2021.07.20 - [AI/Math] - Impulses function & Sifting properties Impulses function & Sifting properties 이전글 푸리에 급수 (Fourier Series) 이전글 Complex Number (복소수) 이전글 Four-quadrant Inverse Tangent (Arctangent) Function Four-quadrant Inverse Tangent (4사분면역탄젠트)에 대해서 정리한다 일반적.. supermemi.tistory.com 2021.08.05 - [AI/Ma.. 2021.08.06