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Basic for AI

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torch.fill_() vs torch.full() torch.fill_() vs torch.full() torch.fill_()과 torch.full()는 둘 다 텐서를 특정 값으로 채우는 역할을 함 torch.fill_()in-place 연산을 수행하는 함수기존 텐서의 모든 값을 특정 값으로 덮어씌움import torchtensor = torch.randn(2, 2) # 무작위 값으로 2x2 텐서를 생성print(tensor)tensor.fill_(3) # 기존 텐서의 값을 모두 3으로 덮어씌움print(tensor) torch.full()새 텐서를 생성하고, 지정한 값으로 모든 요소를 채우는 함수기존 텐서가 아니라 새로 생성한 텐서를 사용함import torchtensor = torch.full((2, 2), 3) # 2x2 크기의 텐서를 생성..

레지스터 레지스터 cpu내에서는 다양한 레지스터들이 존재 프로그램 속 명령어와 데이터는 실행 전후 반드시 레지스터에 저장됨 레지스터의 종류 프로그램 카운터 PC - 메모리에서 불러올 명령어의 주소를 저장함 - 일반적으로 꾸준히 증가하며 프로그램을 차례대로 실행함 (일반적이지 않은 경우: 특정 메모리 주소로 실행 흐름 이동하는 명령어, 인터럽트 발생) - 명령어 포인터(IP, Instuction Pointer)라고도 부름 명령어 레지스터 IR(instruction~) - 해석할 명령어, 즉 방금 메모리에서 읽어들인 명령어를 저장 - 제어장치는 명령어 레지스터 속 명령어를 받고 이를 해석한 뒤 제어 신호를 내보냄 메모리 주소 레지스터 MAR - 메모리의 주소 저장 - CPU가 읽고자 하는 주소를 주소 버스로 보낼 때..

CPU의 구성요소: ALU와 제어장치 CPU의 구성요소: ALU와 제어장치 CPU는 메모리에 저장된 명령어를 읽고, 해석하고, 실행하는 장치로 크게 ALU, 레지스터, 제어장치로 구성되어 있다. 제어장치는 명령어를 읽고 해석하는 일을, ALU는 계산을, 레지스터는 임시 저장장치로서 작동한다. ALU 레지스터를 통해 피연산자를 받아들이고, 제어장치로부터 제어 신호(수행할 연산 알려줌)를 받음 input: 제어신호, 피연산자 피연산자, 제어신호를 이용해 다양한 연산 수행 output: 연산 결과, 플래그 연산결과를 레지스터에 임시 저장(CPU>메모리보다 CPU>레지스터가 더 빠르기 때문) 플래그를 플래그 레지스터에 저장 cf. 플래그(flag) 연산 결과에 대한 추가적인 상태 정보 부호 플래그 연산 결과의 부호 표현 1: 계산 결과 음수 0:계..

SytaxError와 Exception의 차이 SytaxError와 Exception의 차이 Syntax Error과 Exception은 모두 오류의 일종이다. error name 의미 해결법 Syntax Error 코드에 문법적 오류로 프로그램이 실행조차 되지 않는 오류 문법적 오류를 해결 Exception 프로그램 실행 중 발생하는 오류 (프로그램에서 처리할 수 없는 특정 상황 발생) 조건문, 예외 구문(try-except) 등을 사용한 예외 처리 Exception의 종류 1. 기본 예외: ZeroDivisionError: 0으로 나누려고 할 때 발생합니다. TypeError: 잘못된 자료형에 대한 연산을 수행하려고 할 때 발생합니다. ValueError: 잘못된 값을 입력했을 때 발생합니다. IndexError: 리스트 인덱스가 범위를 벗어났을..

파이썬 파일처리(open, close)와 generator 파이썬의 파일 처리: open(), close()¶ In [ ]: # open and close file = open('basic.txt', 'w') file.write('hello python!') file.close() In [ ]: # with: open과 close 실수 방지 # with open(문자열: 파일 경로, 문자열: 모드) as 파일 객체: # with 구문이 종료되면 자동으로 파일 닫힘 with open('basic.txt', 'w') as file: file.write('hihi') # 위 셀에서 적은 'hello python' 덮어쓰기 됨 In [ ]: # read() with op..

수열과 점화식 수열과 점화식 학습 이유 데이터사이언스에서 연속적인 개념을 근사적으로 표현할 때 자주 등장 특히 수열의 점화식과 극한은 반복적이고 순차적인 데이터에 특화된 순환신경망 분석에서 매우 중요 수열(sequence) 정해진 규칙에 따라 차례대로 나열한 수 등차수열(arithmetic sequence) 두 항의 차가 일정한 수열 첫번째 항 a에 차례로 공차(common difference) d를 더해서 만든 수열 등비수열(geomoetric sequence) 두 항의 비가 일정한 수열 첫번째 항 a에 차례로 공비(common ratio) r을 곱해서 만든 수열 일반적으로 공비 r 은 0이 아니다. 그외 수열들 자연수 거듭제곱의 합 수열의 점화식(recurrence formula) 주어진 수열 {a_n} 의 이웃하..

피어슨 상관계수 피어슨 상관계수 -1 ~ 1 사이의 범위를 가짐 상관관계가 없으면 0, 상관관계가 강하면 1 또는 -1 데이터의 분포가 넓게 퍼지며 원에 가까워질수록 상관계수 값은 0에 가까워진다. 상관계수는 '기울기'를 이야기하는 것이 아니라 두 변수 간에 한 변수가 변함에 따라 다른 변수의 값이 어떻게 변하는지에 대한 '상호적인 관계의 정도'를 나타내는 것이기 때문에, 기울기가 급하든 완만하든 데이터의 분포가 직선에 가깝다면 상관계수는 항상 1 또는 -1에 가까워진다. 양 또는 음의 상관관계가 아닌 경우 상관계수는 0이다. 상관관계와 상관계수는 두 변수 간의 패턴을 나타내는 것이 아닌, 각 값의 증가 또는 감소에 대한 관계만을 나타내기 때문이다.

정보이론(Information Content) 정보이론(Information Content) 추상적인 '정보'라는 개념을 정량화하고 정보의 저장과 통신을 연구하는 분야 정보를 정량적으로 표현하기 위한 세 가지 조건 1. 일어날 가능성이 높은 사건은 정보량이 낮고, 반드시 일어나는 사건은 정보가 없는 것이나 마찬가지다. 2. 일어날 가능성이 낮은 사건은 정보량이 높다. 3. 두 개의 독립적인 사건이 있을 때 전체 정보량은 각각의 정보량을 더한 것과 같다. 이러한 조건에 따라 아래 예제를 살펴보자 어떤 사람이 주머니에서 공을 꺼내는 과정을 반복하는 실험을 한다. 1. 각각의 주머니에서 공을 꺼낼 때 얻을 수 있는 정보량: 왼쪽 > 오른쪽 2. 파란색 공 999개와 빨간색 공 1개가 들어있는 주머니가 있을 때, 공을 하나 꺼내고 다시 넣는 실험을 반복한다..

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