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[백준 7612 Python 파이썬] SSSP_다익스트라(Dijkstra) 이 사람은 상을 받아 마땅하다 temp = '''3 2 1 4 2 1 0 1 1 2 2 0 1 1 0 '''.split('\n') # 또 다른 예제 # temp = '''5 # 2 2 6 3 3 # 1 0 3 # 1 3 2 # 2 1 1 2 1 # 2 1 4 3 2 # 3 # 4 1 # 4 0 # 4 2 # '''.split('\n') N = int(temp[0]) del temp[0] # N = int(input()) base_pan = [] for i in range(N) : base_pan.append([1000000000]*N) for i in range(N) : temp_G = list(map(int, temp[0].split())) del temp[0] # temp_G = list(map(in.. 2020. 10. 13.
[백준 2151 파이썬 Python] 거울설치 bfs는 visit여부만 체크해주면 된다. dfs처럼 다시 처음 상태로 복구할 필요가 없다. 그러므로 재귀보다는 while문이 깔끔한 듯 from collections import deque N = int(input()) dap = [] base_pan=[] visit_pan=[] door = [] for i in range(N) : temp_input = input() temp_base_pan=[] temp_visit_pan=[] for j in range(N) : if(temp_input[j]=='#') : door.append([i,j]) temp_base_pan.append(temp_input[j]) temp_visit_pan.append([N*N]*4) base_pan.append(temp_ba.. 2020. 10. 12.
3-5. Advanced CNNs (ResNet, InceptionNet, DenseNet) 저번 시간에 살펴본 네트워크들은 consisten한 구조를 따르고 있다. 보통 convolution레이어와 pooling레이어를 반복적으로 통과시키고, 마지막부분에서 fully connected layer를 통과시킨다. 지난시간에 배운 VGG네트워크까지 consistent한 구조를 따른다. 2015년에 ResNet나옴. 이 네트워크가 좋은 성능을 발휘함. 레이어수가 VGG는 19개까지 썼을 때, 성능이 떨어져서 VGG16제안되었는데 ResNet은 레이어 152개까지 늘어났을 때도, 좋은 성능 보일 수 있다. 위 : 일반적인 네트워크 구조를 그린 것 convolution레이어와 pooling레이어를 반복적으로 통과하고 쭉 가서 최종족으로 prediction구하고 error계산. 편의를 위해 이 그림에서는 .. 2020. 10. 5.
[백준 2529 Python 파이썬] 두동전 1. dfs, bfs, while, 재귀... 흐름의 기준을 무엇으로 잡느냐가 중요하다. 시간이 흐름의 기준인지... 큐/스택의 개수가 흐름의 기준인지 등 2. while이 간단해서 좋지만 재귀를 사용하는 것이 더 낫다. while로 했다가 재귀로 바꿔야할 경우 멘붕당한다. 나중에 while문 안에서 break 걸면 while 완전종료되고, 넣었다 뺐다 할때 원상복귀시키는 것도 힘들다. for문 안에 dfs,bfs 등 재귀를 넣고... 그 재귀함수 초반에 종료조건을 넣어주면 불필요한 for문 시, 함수타지 않는다. #처음코드 from collections import deque import sys sign_cnt = sys.stdin.readline(); sign_cnt = int(sign_cnt) si.. 2020. 9. 23.
3-4.Advanced CNNs (LeNet, AlexNet, VGG) 다양한 Convolutional Neural Network들이 제안이 되었다. 본차시와 다음차시에서는 주요네트워들에 대해 살펴보자. LeNet-5 르넷 : 오래됨 AlexNet : 최근 VGG네트워크 ResNet Inception net DenseNet 들이 제안됨 위의 3개는 비슷한구조 밑의 3개는 최근에 나온 것으로, 다른 구조를 가지고 있다. 위의 3개를 이번에 봐보자 LeNet-5의 구조 1998년도에 제안됨 당시에는 컬러 안쓰고 흑백 이용 그래서 size가 32x32x1 필터는 5x5사용 패딩쓰지 않음 -> 그래서 convolutional 하면 size가 줄어듬 필터 6개 사용해서 결과로 28x28x65얻어짐 풀링으로 2x2쓰니까 size가 반으로 줄어듬 다시 필터 5x5쓰니까 사이즈 줄어들고,.. 2020. 9. 15.
[백준 17822 Python 파이썬] 원판 돌리기 시웠다 히히 n, m, t = map(int, input().split()) base_pan = [] for i in range(n) : base_pan.append( list(map(int, input().split())) ) def run(base_pan) : for i in range(t) : x, d, k = map(int, input().split()) #몇번째판 배수, 시계/반시계, 몇칸돌릴지 rotate_cnt = 1 while ( x*rotate_cnt-1 < n ) : if(d==0) :#시계 for k_ in range(k) : base_pan[ x*rotate_cnt-1 ] = [base_pan[ x*rotate_cnt-1 ][-1]]+base_pan[ x*rotate_cnt-1 ][.. 2020. 9. 15.

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