유진's 공부로그

문제 설명 여섯 가지 괄호 '(', ')', '{', '}', '[', ']'로 이루어진 문자열이 바르게 닫힌 문자열인지 체크. 바르게 닫힌 문자열이란 '(' 문자로 열렸으면 반드시 짝지어서 ')' 문자로, '[' 문자로 열렸으면 ']' 문자로, '{' 문자로 열렸으면 '}' 문자로 닫히는 문자열을 의미함. - 제대로 닫히지 않은 문자열 예시: ((]], ([)] - 제대로 닫힌 문자열 예시: [[(())]]{} 문자열 s가 주어졌을 때, 문자열 s가 바르게 닫힌 문자열일 경우 True를 그렇지 않으면 False를 리턴하는 코드를 작성할 것. 단, 문자열 s의 길이는 1 이상 40이하이며 문자열 s는 위의 6개 괄호 문자로만 이루어짐. 문제 접근 전형적인 스택 풀이 문제이다. 문자열 s를 처음부터 훑으면..

2018년 CVPR에 발표된 논문입니다. 기존의 2개의 도메인 간 image to image translation이 이루어지던 것을 넘어 여러 도메인 간의 translation 방법론을 제안한 논문으로, 네이버 Clova AI Research에서 수행한 연구입니다. 읽으면서 아이디어가 굉장히 심플하면서도 참신하다는 생각이 들었습니다. 실제 인물을 웹툰 캐릭터로 변환하는 과정 등에 적용이 가능할 것 같습니다. 어떤 식으로 training이 되는지는 직접 코드를 구현해봐야 더 알 수 있겠단 생각이 들어 추후 코드 구현까지 수행해볼 예정입니다. 그럼 정리한 부분에 있어서 오류가 있으면 댓글 부탁드립니다. 0. Abstract remarkabel success in image-to-image translatio..

문제 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12900 코딩테스트 연습 - 2 x n 타일링 가로 길이가 2이고 세로의 길이가 1인 직사각형모양의 타일이 있습니다. 이 직사각형 타일을 이용하여 세로의 길이가 2이고 가로의 길이가 n인 바닥을 가득 채우려고 합니다. 타일을 채울 때는 programmers.co.kr 문제 요구 조건 가로 길이가 n으로 주어지고, 세로 길이는 2로 고정되어 있다. 세로를 2로 고정하기 때문에 고려할 사항은 가로 길이뿐이다. 따라서 가로 n을 어떻게 채울 것인가에 대해 생각하면 된다. 그렇게 되면 두 가지 선택지가 있다. 직사각형 모양 타일을 세로로 쌓거나 혹은 가로로 쌓거나이다. 즉, 1과 2를 사용해서 n을 잘 채우면 된다..

CycleGAN을 구현하던 도중 learning rate decay를 linear하게 주었다는 부분을 확인할 수 있었다. 그러나 내가 찾아본 바로는 torch 내의 learning rate scheduler는 linear decay를 적용하는 scheduler가 없었다 (아마 그런 scheduling이 좋지 않으니까 구현이 안되어 있는 게 아닐까 한다). 하지만 논문을 최대한 반영해서 구현해보고 싶어서 직접 구현해보기로 했다. 코드 구현 자체는 어렵지 않으나 pytorch 내에서 어떻게 learning rate scheduler가 작동하는지의 원리를 파악할 필요가 있었다. _LRScheduler 파이토치 내에 구현되어 있는 scheduler의 베이스 클래스이다. """ code reference: htt..

파이토치 learning rate scheduler 소스 코드를 뜯어보다가 베이스 클래스인 _LRScheduler가 object를 상속받는 것을 알 수 있었다. 클래스 __init__과정에서 super().__init__()도 수행하지 않는데, 즉 어떤 속성도 상속받지 않는데 대체 그럼 object를 상속받는 건 무슨 역할을 하는 것일까 하는 궁금증에 찾아본 내용을 정리한다. old-style class vs. new-style class [문제의 코드] class _LRScheduler(object): def __init__(self, optimizer, last_epoch=-1, verbose=False): # Attach optimizer if not isinstance(optimizer, Opti..

문제 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43162 코딩테스트 연습 - 네트워크 네트워크란 컴퓨터 상호 간에 정보를 교환할 수 있도록 연결된 형태를 의미합니다. 예를 들어, 컴퓨터 A와 컴퓨터 B가 직접적으로 연결되어있고, 컴퓨터 B와 컴퓨터 C가 직접적으로 연결되어 있 programmers.co.kr 문제 요구 조건 그래프의 연결성분 찾기 문제 요건 분석 그래프의 경우 무향 그래프임. 입력으로 주어지는 그래프가 인접행렬로 구현되어 있기 때문에, 인접리스트로 구현할 시 (defaultdict에 넣어주는 형태로) 무향 그래프임에도 불구하고 노드를 뒤바꿔 추가해주는 작업을 하지 않아도 됨. 그래프 탐색이기 때문에 dfs를 통해 구현함. 연결성분의 개수를..

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 이번에 리뷰할 논문은 2017년 Image-to-Image(I2I) Translation 분야에 범용적으로 적용이 가능한 모델인 pix2pix를 제안한 논문입니다. 기존의 연구는 I2I translation task의 각 sub task에 특화된 loss를 제안하는 경우가 다수였습니다. 하지만 이 논문에서는 cGAN Loss와 L1 Loss를 함께 적용하면서 다양한 I2I translation task에 적용 가능한 네트워크를 제안하였고, 양질의 생성 산출물을 보여주었습니다. 보다 범용적이고 간단한 I2I translation 네트워크를 제안했다는 것이 이 논문의 key contributi..

Conditional Generative Adversarial Nets (2014) 오늘은 conditional generative adversarial nets (이하, cGANs) 논문을 읽고 리뷰하겠습니다. 제안한 프레임워크에 대해 심도있게 분석이 담겨있진 않아서 다소 아쉽긴 했으나, input으로 condition을 같이 넣어주는 매우 간단한 방법으로 conditional distribution을 추정할 수 있도록 하고 이로써 생성 결과를 control할 수 있다는 장점을 밝힌 논문입니다. 하기한 내용에 오류가 있거나 궁금한 사항이 있으실 경우 댓글 부탁드립니다. 1. Introduction GAN: 기존의 generative model의 computational costs를 매우 간소화시키고, ..

오늘은 contrastive learning에 대해 정리를 해보겠습니다. 처음에 facenet에서 triplet loss를 접하고 흥미 있는 분야라고만 생각해왔는데 self-supervised learning 분야에서 많이 발전을 이룬 것 같습니다. 해당 포스트에서 정리한 내용은 survey 논문인 "Contrastive Rerpesentation Learning: A Framework and Review"를 읽고 정리한 내용입니다. 하기한 내용에 질문 혹은 오류가 있을 경우 댓글 부탁드립니다. Contrastive Representation Learning: A Framework and Review 포스트의 목차는 다음과 같습니다. 이번 포스팅에서는 2. Contrastive Learning Archi..

문제 설명 N*N 숫자 입력과 지운 숫자가 들어가있는 nums 배열이 있다고 했을 때 총 몇 개의 빙고가 발생(?)하는지를 리턴하는 문제 나의 풀이 시간 초과 발생. def solution(board, nums): answer = 0 n = len(board) for row in range(n): for col in range(n): if board[row][col] in nums: board[row][col] = 0 # 오른쪽으로 이동 (horizontal 빙고) for i in range(n): for j in range(n-1): if board[i][j] != board[i][j+1]: break else: answer += 1 # 아래로 이동 (vertical 빙고) for i in range(..