코딩일기

깃허브에 toggle/토글/접는 영역 만들기 이렇게 토글 toggle 즉 접었다가 삼각형 누르면 펼쳐지는 영역 만들기 Code 제목 토글 영역 제목 토글 영역 각각을 설명하면 1. 은 빈 줄 삽입. 그 전 내용이랑 한 줄 띄우는 것 2. 은 토글을 쓰겠다는 뜻. 접는 삼각형을 만들어줌. 없으면 그냥 - 이랑 같다 3. 토글의 제목을 쓰는 것. 가운데에 글자를 쓰면 된다. 4. 제목을 볼드체로 만들어준다 5. 또 다시 한 칸 띄워주는 것 6. 토글 영역 여기다가 글을 쓰면 글이 써진다. 7. 토글의 끝 예시 A mountain image A mountain image https://user-images.githubusercontent.com/68208055/215959931-6a4b86db-a03e-480..

SoReg : Social Regularization 논문 짧은 리뷰 https://dennyzhou.github.io/papers/RSR.pdf 5.1. Model1: Average -based Regularization 첫 번째 모델인 Average based regularization은 유저가 친구들의 평균과 가까울거라는 가정에서출발합니다. 위 식에서 유저 I 의 친구 목록은 F+로 표현할 수 있습니다. 친구 목록에서 친구의 유저 벡터를 하나씩 더하고 평균 낸 결과를 대상 유저 벡터와 비교해 구한 오차를 사용합니다. 하지만 현실 세계에서 유저가 꼭 친구들의 평균이라고 단정하기 어렵습니다. 취향이 유사한 친구도 있을 수 있지만 아예 다른 친구도 있기 때문입니다. 따라서 현실에 더 가깝게 모델링하려면 ..

SoRec: Social Recommendataion using probilistic matrix factorization 리뷰 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/1458082.1458205?casa_token=r_PBboPCHBcAAAAA:zh1uQnvai_DfD5CvXnaD728LF8diLve6zzkbsV5SSEoX924EmTdrFZfAmJsvKvYD4KayDzrgC0RAYmU SoRec | Proceedings of the 17th ACM conference on Information and knowledge management ABSTRACT Data sparsity, scalability and prediction quality have been recognized ..

https://www.boostcourse.org/ai341/lecture/1466824?isDesc=false 2. Object Detection 2.1. Computer Vision Classification : 사진이 주어졌을 때 무엇인지 예측하는 태스크 Object Detection : 이미지 속에서 객체를 식별해내는 태스크. 객체가 어디에 있는 지 찾고, 해당 객체가 무엇인지 식별하는 것 Semantic Segmentation : 객체의 영역을 구분하는 태스크, 같은 클래스를 갖는 객체끼리는 구분이 없음 Instance Segmentation : 객체의 영역을 구분하는 태스크, 같은 클래스의 객체 역시 구분함 2.2. Real World Semantic Segmentation + Object D..

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

문제 : 함수 정의 바로 뒤에 super().함수()는 무슨 뜻일까 class SoRec(SocialRecommender ): def __init__(self,conf,trainingSet=None,testSet=None,relation=list(),fold='[1]'): super(SoRec, self).__init__(conf,trainingSet,testSet,relation,fold) super(클래스이름, self).__init__(파라미터) 에서 클래스 안에서 super를 하는 의미가 무엇인지 궁금했다. 출처 : https://www.w3schools.com/python/ref_func_super.asp 위처럼 Child()를 했을 때 Child 내의 __init__함수가 실행되면서 super..

빈 알림 문제 아이폰 빈 알림이 생겼다. 아무리 눌러도 다음으로 넘어가지 않고 삭제도 되지 않는다 음악 플레이어를 틀었을 때 Media Remote Ui로 같이 분류되는걸보고 오류 해결 방법을 검색하니까 그냥 껐다 키라는 말이 많았다 해결: 전원 완전 껐다 키기 (재시작) 그러니까 빈 알림 창이 없어졌다.

Studied CML 논문 : https://www.cs.cornell.edu/~ylongqi/paper/HsiehYCLBE17.pdf 0. Abstract Metric Learning은 데이터 간 관계를 잘 나타내도록 임베딩한 결과 사이 관계(거리)를 학습하는 알고리즘을 의미한다. 본 논문에서 우리는 metric learning과 collaborative filtering 간의 연관성에 대해서 연구하였고, 그 결과 Collaborative Metric Learning(CML)이 탄생했다. CML은 user의 선호도 (user-item) 뿐만 아니라 user-user, item-item 간의 유사도 역시 표현할 수 있는 metric space를 학습했다. CML은 기존 collaborative filte..

Studied TransE 한줄요약 : TransE 논문은 지식 그래프에서 가장 기반이 되는 Translation based model이며, 저차원의 벡터 공간에서 가볍고 성능이 좋은 모델을 제시했다는 의의가 존재한다. 0. Abstract TransE is an approach to modeling multi-relational data in which entities and relationships are represented as low-dimensional vectors, or embeddings. This approach allows for the efficient calculation of the similarity between entities, as well as the probabilit..

두 점 사이의 거리를 구할 때 유클리드 거리 공식을 사용할 수 있다. euclidean distance formula 여기서 square root 즉 루트를 취하지 않은 것이 제곱 유클리드 거리 square euclidean distance 이다. 거리 공식 설명 관련 사이트에서는 squared euclidean distance는 일반 유클리드 거리보다 클러스터링할 때 더 빠를 가능성이 있다고 설명했다. Jarvis-Patrick이나 K-Means 클러스터링은 어떤 유클리드 거리 공식을 쓰든간에 큰 차이가 없지만 hierarchical clustering 상하계층이 있는 clustering에서는 변화가 있을 수 있다고 시사했다. Reference : http://www.improvedoutcomes.co..