AI를 설계하기 위해서 생물학적 모티브를 따와, 맥컬록과 피츠는 간소화된 뉴런의 개념을 발표했다. 이를 맥컬록-피츠 뉴런(MCP)이라고 하며, 추후 얘기하게 될 퍼셉트론이라는 개념의 모티브가 된다. 쨋든 이양반들은 뉴런을 아주 단순하게 생각해서 아래와 같은 간단한 무엇인가를 내놓게 된다. 신경세포는 Na+ K+채널을 써서 재분극이니 탈분극이니 하는 복잡한 과정이 필요한데, 다 던지고 이진 출력을 내는 간단한 논리회로로 표현해 보자.그리고 이게 발전된게 로젠블라트의 퍼셉트론이다. 이걸 좀 형식적으로 얘기하자면, 이전 신경세포에서의 가중치를 w라 치고 입력을 x라 치면 현재 신경세포에서의 출력은 가 될 것이다. 물론 현행 신경 세포도 역치값을 넘겨야지 신호를 전달하게 끔 해야 하므로, 아래와 같은 결정함..

Python 3.10Context Manager에서 괄호 쓰는게 가능해졌습니다. 대충 With (A as one, B as two..) 와 같은게 가능해졌다는 소리입니다.SynthaxError가 읽기 쉬워졌습니다! 예전에는 괄호 안닫으면 제대로 표시가 안 됬는데, 이제는 가능합니다!그 외에도 IndentationErrors, AttributeErrors가 혁명적으로 개선되었습니다.match-case와 같은 구조적 패턴 문법이 등장했습니다!! 이제 빌어 쳐먹을 elif를 도배하지 않아도 됩니다. 또한 |을 사용하여 파이프라이닝 마냥 결합할수도 있습니다.def http_error(status): match status: case 400: return "Bad reques..

Ref : Introduction to ALGORITHMS, Third Edition, Thomas H. CormenRef : C++ DS and ALgoriithm Design Principles, Jon carry.※ 해당 게시글을 이해하기 위해서는 자료구조에 대한 기초적인 지식과 적당한 Python/CPP 능력이 필요합니다.쨋든 DP의 기법들인 Memoization/Tabulation을 알아봅시다. (참고로 Memorization이랑 헷갈리시면 곤란합니다.) 메모이제이션은 대게 하향식 방식에서 부분문제의 답을 캐시에 넣어 사용할때를 말합니다. 대게 재귀를 쓰고, 필요한 값만 요청될 때 계산합니다. 또한 다음 조건을 만족할때 성립하게 됩니다.부분 문제 해법을 캐시에 인덱싱하여 저장하는 방법이 유용해야..

Ref : Introduction to ALGORITHMS, Third Edition, Thomas H. Cormen※ 해당 게시글을 이해하기 위해서는 자료구조에 대한 기초적인 지식과 적당한 Python/CPP 능력이 필요합니다.Dynamic Programming(이하 통칭 DP라 함)은 분할 정복 마냥 문제를 나눠서 푸는게 핵심입니다. 단지 분할 정복이랑 다른 점이 있다면 - 나눈 문제들이 답을 서로 공유한다는 점이죠. 그러니까 대충 정리하자면.... DP는 Sub-Problem을 한번 풀과 결과를 데이터 테이블에 저장해 놓습니다.결과적으로 해당 Sub-Problem을 다시 만났을 때 - 계산을 다시 할 필요가 없어집니다.call fib(6) └─ fib(5) └─ fib(4) ..

CPP 강의를 만들다가, DP 부분은 도움이 될 것 같아 공개적으로 PPT를 업로드합니다. 추상 팩토리, 프로토 타입, 싱글톤, 어뎁터, 컴포짓, 데토레이터, 파사드, 옵저버, 스테이트 패턴에 대해서 개념을 알아보고 대걍 코드로 작성한 것입니다. 많은 분들에게 도움이 되기를 바랍니다.

사실 컴퓨터 구조 시간에 충실히 수업을 들은 분들이라면, 굳이 입 아프게 설명할 필요는 없지만.. 어쨋든 필요하신 분이 있을 것이라 추측되어, CPP 강의에 사용된 PPT중 일부를 업로드 했습니다. Volatile, Disassembly, CA에 대해서 간단하게 다뤘으므로, 겉핥기로나마 배우고 싶으신 분들에게 도움이 되길 바랍니다.