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[Leetcode]1683.Invalid Tweets/577. Employee Bonus/1075. Project Employees 1/596. Classes More than 5 students
1683. Invalid Tweets https://leetcode.com/problems/invalid-tweets/ Invalid Tweets - LeetCode Can you solve this real interview question? Invalid Tweets - Table: Tweets +----------------+---------+ | Column Name | Type | +----------------+---------+ | tweet_id | int | | content | varchar | +----------------+---------+ tweet_id is the primary key (c leetcode.com Q. Write a solution to find the IDs..
[데이터 구조] 자료구조 공부하기(스택, 큐, 덱) : 이론 및 예제
코딩테스트를 준비하다가 느꼈던 점이, 뭐 리스트 형식에 데이터 넣어서 선입선출(FIFO) 방식으로 관리하면 될 거 같다 이런 식으로 알고리즘이 나오는 경우가 많다는 거였다. 하지만 .... 난 데구 C언어로만 배웠고... 심지어 그마저도 1년 반 전이라서 (!) 한번 정리해보기로 :) 일단 자료구조라는 건 데이터를 자유자재로 in, out할 수 있어야 한다. 그렇다면 생각해볼 수 있는 구조가 1) 양끝에서 넣을 수 있는지 vs 한쪽에서만 넣을 수 있는지 2) ((1)에 따라 달라지겠지만) 선입선출인지 선입후출인지 (이걸 FIFO; First in first out / LIFO; Last in first out라고 함) 각 옵션(?)별로 자료구조 명칭이 나뉘는 것 :) 3) Python에서의 자료구조 정리..
[논문읽기] Wasserstein GAN
https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf Introduction 기존의 GAN 계열에서는 Unsupervised Learning(또는 Self-Supervised Learning)에서 학습 데이터x에 대한 정답 라벨 y가 존재하지 않기 때문에, 데이터 x의 분포 P(x)를 직접 학습한다. P(x)의 파라미터 theta(세타)를 아래와 같이 정의한다. P(x)를 직접 표현하는 것은 어렵다.(정답을 이미 알고 있다는 의미) 따라서 latent variable z의 분포를 가정하여 입력으로 사용 Discriminator와 Generator 간의 관계를 학습 시켜 Generator의 분포를 P(x)에 가깝게 학습시킨다. GAN의 문제점 : Discriminator와 Generator 사..
[논문읽기] CGAN; Conditional Generative Adversarial Nets
CSE 종료 후 GAN (생성형 모델) 자체에 대한 공부를 조금씩 더 진행하고 있다 :) 이건 그 연장선의 첫 타자가 되었던 논문. Original Paper ) https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf Abstract & Introduction Conditional GAN ? 간단히 말하자면, GAN의 조건부 버전 (simply feeding the data ‘y’) class label에 맞는 MNIST 이미지 생성 가능 multi-modal model & image tagging에 어떻게 응용 가능할 지 소개 **** multi modal model?** 서로 다른 형태의 정보로 이루어져 뚜렷한 특성이 구분되는 데이터(ex 영상, 음성, 텍스트)를 사용하여 학습된 모델 GAN..