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행렬 응용 : Stochastic Process(확률과정) ▶확률과정(Stochastic Process) 시간의 흐름에 따라 변하는 어떤 system을 각 시점에서 나타내는 수치적인 양을 확률변수라 기술, 이 확률변수들을 시간 흐름별로 나열한 집합을 확률과정이라 함. 시간의 흐름이 이산적일 때, 어떤 분포를 따르는 확률변수들의 모임 $\{X_n, n \in N \}$을 이산형(discrete) 확률과정 (stochastic process)라 부른다. (연속적일 때는 연속시간 확률과정) 확률과정은 상관관계를 가지는 무한개의 확률변수의 순서열을 말함. 베르누이 확률분포는 가장 간단한, 대표적인 확률과정이다. 예를 들면, i.i.d. 인 확률변수 $\{X_n, n \in N\}$들의 모임은 확률과정이며, i.i.d 과정이라고도 부른다. $n$은 보통 시간(time)의..
행렬 응용 - Linear Difference Equation ▶차분방정식: 차분방정식은, 시간이 지남에 따라 상태가 변하는 문제를 방정식으로 규정한 것이다. $ \begin{equation} u_{k+1} = Au_k \end{equation}$ 위의 공식은 $u_k$였던 상태가 단위 시간 1이 지났을 경우 행렬 A를 곱하는 것과 같이 변한다는 것을 의미한다. 위 공식을 $k=0$일때부터 순서대로 전개해보면, 아래와 같이 상태가 변함을 알 수 있다. $$ \begin{align*} u_1 &= Au_0 \\ u_2 &= Au_1 = A(Au_0) = A^2 u_0 \\ u_3 &= Au_2 = A(A^2u_0) = A^3 u_0 \\ \vdots \\ u_k &= A^k u_0 \end{align*} $$ 따라서, 시간 $k$에서의 상태는 행렬 $A$의 거듭제곱을..
An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition Baoguang Shi, Xiang Bai, Cong Yao의 'An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition' 논문을 읽고 정리해 보고자 한다. [Abstract] 이미지 기반 sequence recognition. 해당 논문에서는 scene text recognition(STR)의 문제에 대해 살펴보고, 본 논문의 방법론을 제안함. 특징 추출, 시퀀스 모델링, 그리고 transcription을 통합된 프레임워크로 통합시키는 neural network 구조를 제안한다. 기존의 STR과 비교했을 때, 제안된 구조는 4가지 구분되는 특징..
StarSpace ** 다음은 https://www.youtube.com/watch?v=ZT3_9Kjx7oI 와 https://velog.io/@mingqook/StarSpace-Embed-All-The-Things 블로그를 참고해 작성중인 게시글입니다. Text Classification, Document Embedding 등의 NLP task 뿐 만 아니라 recommendation, knowledge graph에도 폭 넓게 활용할 수 있으며 좋은 성능을 보이는 Embedding 논문. $d_1$ This food was great! # Pizza $t_1$ $d_2$ I love vaggie pizza # positive $t_2$ $d_3$ cheap Italian Restaurant # italian $t_3$ ..
Programmers 우유와 요거트가 담긴 장바구니 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/62284 코딩테스트 연습 - 우유와 요거트가 담긴 장바구니 CART_PRODUCTS 테이블은 장바구니에 담긴 상품 정보를 담은 테이블입니다. CART_PRODUCTS 테이블의 구조는 다음과 같으며, ID, CART_ID, NAME, PRICE는 각각 테이블의 아이디, 장바구니의 아이디, 상품 종류, 가 programmers.co.kr 데이터 분석 팀에서는 우유(Milk)와 요거트(Yogurt)를 동시에 구입한 장바구니가 있는지 알아보려 합니다. 우유와 요거트를 동시에 구입한 장바구니의 아이디를 조회하는 SQL 문을 작성해주세요. 이때 결과는 장바구니의 아이디 순으로 나와야 합니다. 방법1. GROUP_CONCAT..
MySQL 날짜 관련 함수 - date_format, period_add, period_diff ... 1. DATE_FORMAT(date, format) - %a : Sun, Mon, ... 등 요일 약어 표시 - %b : Jan, ..., Dec 과 같은 달 이름 약어 표시 - %c : 1 ~ 12 사이의 월 표시 - %r : 12시간제 표시(HH:MM:SS AM or PM) 2. YEAR(date), QUARTER(date), MONTH(date), MONTHNAME(date), WEEK(date[,mode]) 순서대로 년도, 분기, 월, 월 이름, 요일 순서를 리턴함. 3. WEEKDAY(date), WEEKOFYEAR(date) 순서대로 요일순서, 년중 주의 순서를 리턴한다. 4. DAYOFYEAR(date), DAYOFMONTH(date), DAYOFWEEK(date) 년 중 날짜를 리턴, 월 ..
Programmers SQL 중성화 여부 파악하기 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59409 코딩테스트 연습 - 중성화 여부 파악하기 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의 아이디 programmers.co.kr 보호소의 동물이 중성화되었는지 아닌지 파악하려 합니다. 중성화된 동물은 SEX_UPON_INTAKE 컬럼에 'Neutered' 또는 'Spayed'라는 단어가 들어있습니다. 동물의 아이디와 이름, 중성화 여부를 아이디 순으로 조회하는 SQL문을 작성..
Programmers SQL 입양 시각 구하기(2) https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59413 코딩테스트 연습 - 입양 시각 구하기(2) ANIMAL_OUTS 테이블은 동물 보호소에서 입양 보낸 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_OUTS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, NAME, SEX_UPON_OUTCOME는 각각 동물의 아이디, 생물 programmers.co.kr 보호소에서는 몇 시에 입양이 가장 활발하게 일어나는지 알아보려 합니다. 0시부터 23시까지, 각 시간대별로 입양이 몇 건이나 발생했는지 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 시간대 순으로 정렬해야 합니다. ANIMAL_OUTS의 시간대는 0시, 1시 등..

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