수학

백터와 행렬에 대하여

우리는 왜 굳이 행렬을 사용할까?그것은 연립방정식을 간단하게 나타내고, 그것을 풀기 위해서이다. 위 내용과 같이 연립방정식은 행렬로 간단하게 나타낼 수 있다. 행렬의 곱셉에 있어서는 곱해지는 행렬의 열의 개수와 곱하는 행렬의 행의 개수가 같아야 한다.이 때문에 교환법칙은 무조건적으로 만족하지 않는다는 것을 기억하자.  벡터의 경우 놈(norm)에 대해 살펴보면, 딥러닝에서는 주로 l1-norm과 l2-norm을 사용한다.$\begin{bmatrix} 2 & 3 \\ \end{bmatrix}$ 이라는 벡터가 존재할 때 : l1-norm : $|2|+|3|$$\begin{bmatrix}2 & 3 \\\end{bmatrix}$ 이라는 벡터가 존재할 때 : l2-norm : $\sqrt{2^2+3^2}$왜 이름..

로그함수에 대하여

해당 게시물은 "혁펜하임의 AI DEEP DIVE"를 수강하고 작성하였습니다.딥러닝에서 Cross Entropy, Softmax, KL-Divergence 등.. 로그함수가 정말 많이 사용된다.그렇다면 로그 함수는 무엇인가에 대해 알아보자. 로그함수의 본질적 접근로그함수는 $log_ab$ 와 같이 나타내는데, 그 근본적인 의미는 $a$(밑)를 몇 승 해야 $b$(진수)가 나오냐는 것이다. 이를 그래프로 나타내면 아래와 같다. 로그함수의 성질로그함수의 대표적인 성질을 리마인드 해보자.$log_axy=log_ax + log_ay$$log_ax^n = nlog_ax$$log_{a^m}x=\frac{1}{m}log_ax$$log_ab=\frac{log_cb}{log_ca}$$log_ab=\frac{1}{log_..

함수에 대하여

해당 게시물은 "혁펜하임의 AI DEEP DIVE" 를 수강하고 작성하였습니다.함수는 여러 가지 경우의 CASE로 분류하여 나타낼 수 있다.한 개의 입력이 들어왔을 때, 한 개의 출력을 내보내는 경우두 개의 입력이 들어왔을 때, 한 개의 출력을 내보내는 경우한 개의 입력이 들어왔을 때, 한 묶음(벡터)이 출력되는 경우두 개의 입력이 들어왔을 때, 두 묶음(벡터)이 출력되는 경우혹은 그 이상.. (4차원 이상이기 때문에 그래프로는 나타낼 수 없음)1,2,3,4는 모두 그래프로 나타낼 수 있다.3번 CASE의 경우 예를 들어,  $y=f(x)=\begin{bmatrix} x^2 \\ 2x \end{bmatrix}$ 라고 한다면.. $x^2$를 $y_{1}$이라고 생각하고 $2x$ 를 $y_{2}$라고 생각하..

[Java] 백준 1712: 손익분기점

더보기 import java.util.*; public class no1712 { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int A = sc.nextInt(); int B = sc.nextInt(); int C = sc.nextInt(); if(C