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주뇽's 저장소
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https://web.stanford.edu/class/cs224w 목차 1. 그래프 변형(Graph Manipulation) - 특징(Feature) 수준의 그래프 변형 (Graph Feature Manipulation) - 구조(Structure) 수준의 그래프 변형 (Graph Structure Manipulation) 👉 1. 그래프 변형(Graph Manipulation) GNN에서는 일반적으로 입력 그래프를 그대로 사용하여 노드 임베딩을 학습한다. 하지만 항상 원본 그래프가 노드 임베딩을 학습하는 데 최적인 것은 아니다. 따라서 상황에 따라 그래프를 변형하여 사용하면 더 나은 성능을 얻을 수 있다. 그래프 변형이 필요한 이유는 크게 두 가지 관점에서 살펴볼 수 있다. 1. 특징(Feature)..
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https://web.stanford.edu/class/cs224w 목차 1. 다층 GNN Layer (Layer connectivity) 2. Over-Smoothing 문제 - 수용필드(Receptive field) 3. 얕은 GNN 레이어의 문제를 해결하는 방법 - MLP - Skip Connection 👉 1. 다층 GNN Layer (Layer connectivity) 단일 GNN 레이어를 다층 GNN 레이어로 만드는 가장 기본적인 방법은 GNN레이어를 순차적으로 쌓는것이다. Input : 초기 V노드의 특성 Xv Output : L번의 레이러를 통과한 임베딩 벡터 Hv^(L) GNN에서의 레이어의 개념은 정보를 수집하기 위해 얼마나 많은 홉을 이동해야 하는지에 대한 정보이다. 이 때 너무 많은..
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분류 분류 문제란 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 몇 개의 클래스 또는 범주 중 하나로 할당하는 문제를 말한다. 이는 기계 학습, 특히 지도 학습(Supervised Learning)의 대표적인 문제 중 하나이다. 분류 문제의 다른 예시로는 다음과 같은 것들이 있다: 의료 진단: 환자의 증상, 검사 결과 등을 바탕으로 질병의 유무 또는 질병의 종류를 판단 손글씨 인식: 이미지로 주어진 손글씨를 0부터 9까지의 숫자 중 하나로 분류 감성 분석: 영화 리뷰, 상품 평가 등의 텍스트 데이터를 '긍정', '부정', '중립' 등의 감성 클래스로 분류 분류 문제는 클래스의 개수에 따라 이진 분류(Binary Classification)와 다중 클래스 분류(Multi-class Classification)로 나눌 ..
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https://www.acmicpc.net/problem/9465 9465번: 스티커 첫째 줄에 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다. 각 테스트 케이스의 첫째 줄에는 n (1 ≤ n ≤ 100,000)이 주어진다. 다음 두 줄에는 n개의 정수가 주어지며, 각 정수는 그 위치에 해당하는 스티커의 www.acmicpc.net 1 초 256 MB 73396 34595 24514 46.854% 문제 상근이의 여동생 상냥이는 문방구에서 스티커 2n개를 구매했다. 스티커는 그림 (a)와 같이 2행 n열로 배치되어 있다. 상냥이는 스티커를 이용해 책상을 꾸미려고 한다. 상냥이가 구매한 스티커의 품질은 매우 좋지 않다. 스티커 한 장을 떼면, 그 스티커와 변을 공유하는 스티커는 모두 찢어져서 사용할 수 없게 된다. 즉..
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https://www.acmicpc.net/problem/15686 1 초 512 MB 88214 43370 26195 46.048% 문제 크기가 N×N인 도시가 있다. 도시는 1×1크기의 칸으로 나누어져 있다. 도시의 각 칸은 빈 칸, 치킨집, 집 중 하나이다. 도시의 칸은 (r, c)와 같은 형태로 나타내고, r행 c열 또는 위에서부터 r번째 칸, 왼쪽에서부터 c번째 칸을 의미한다. r과 c는 1부터 시작한다. 이 도시에 사는 사람들은 치킨을 매우 좋아한다. 따라서, 사람들은 "치킨 거리"라는 말을 주로 사용한다. 치킨 거리는 집과 가장 가까운 치킨집 사이의 거리이다. 즉, 치킨 거리는 집을 기준으로 정해지며, 각각의 집은 치킨 거리를 가지고 있다. 도시의 치킨 거리는 모든 집의 치킨 거리의 합이다...
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https://www.acmicpc.net/problem/2630 2630번: 색종이 만들기 첫째 줄에는 전체 종이의 한 변의 길이 N이 주어져 있다. N은 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 중 하나이다. 색종이의 각 가로줄의 정사각형칸들의 색이 윗줄부터 차례로 둘째 줄부터 마지막 줄까지 주어진다. www.acmicpc.net 1 초 128 MB 46060 32135 24770 69.706% 문제 아래 과 같이 여러개의 정사각형칸들로 이루어진 정사각형 모양의 종이가 주어져 있고, 각 정사각형들은 하얀색으로 칠해져 있거나 파란색으로 칠해져 있다. 주어진 종이를 일정한 규칙에 따라 잘라서 다양한 크기를 가진 정사각형 모양의 하얀색 또는 파란색 색종이를 만들려고 한다. 전체 종이의 크기가 N×N(N..
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https://web.stanford.edu/class/cs224w 목차 1. 그래프 신경망(GNN) - Part 2 - GNN Layer 2. GNN Layer 종류 - GCN - Graph SAGE - GAT 👉 이전 내용 노드임베딩 : 실제 그래프에서 2개의 노드 U,V를 임베딩 공간 Z로 가장 잘 매핑할 수 있는 인코더를 찾는 것! 그렇다면 어떻게 가장 잘 설명할 수 있는 인코더를 만들까? -> 그래프 머신러닝 Depp Graph Encoders를 이용하여 인코더를 학습!!! Input : Graph Ouput : 노드뿐 아니라 서브그래프, 그래프도 임베딩 가능! 👉 1. 그래프 신경망(GNN) - Part 2 1. GNN Layer GNN의 기본 레이어 : Message 함수 + Aggregat..
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https://www.codetree.ai/training-field/frequent-problems/problems/codetree-mon-bread/description?page=1&pageSize=20 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석 국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요. www.codetree.ai 코드트리에서 제공해주는 삼성 2022 하반기 오후 1번 문제이다. 삼성의 전형적인 그래프탐색을 이용한 시물레이션 문제이다. 일단 문제를 대략적으로 설명하자면 인기있는 빵을 구하기 위해 자신이 목표로 하는 편의점을 최단거리로 돌아다니는 문제이다. 문제만 들으면 뭐 그냥 BFS돌리면 되겠네 싶지만 그렇게..