분류 전체보기221 조합의 기본이해 조합은 주어진 요소들 중 일부를 선택하여 만들어지는 모든 가능한 그룹을 나타냅니다. 순열과 비슷하지만 순서가 중요하지 않습니다. 즉, 같은 요소들의 조합이라면 순서가 달라도 동일한 것으로 간주됩니다. 이를 이해하기 위해 예시를 들어보겠습니다. 조합의 정의 조합은 다음과 같이 정의할 수 있습니다. n개의 서로 다른 요소 중에서 r개를 선택하여 만들어지는 모든 가능한 그룹. 여기서 n은 요소의 총개수를, r은 선택할 요소의 개수를 나타냅니다. 조합의 특징 1. 순서가 중요하지 않다: ABC와 CBA는 같은 조합으로 간주됩니다. 즉, 동일한 요소로 이루어진 그룹이면 순서에 상관없이 동일한 것으로 취급됩니다. 2. 서로 다른 요소들로 구성: 조합은 주어진 요소들로 만들어지는 모든 가능한 그룹을 의미합니다. 조합.. 2024. 1. 21. 순열의 기본이해 순열은 서로 다른 요소들을 조합하여 만들어지는 모든 가능한 배열 또는 순서를 나타냅니다. 예를 들어, A, B, C 세 개의 문자가 있을 때 가능한 순열은 ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA로 총 6가지가 있습니다. 이를 수식으로 나타내면 3개의 요소를 가진 순열은 3! (3 팩토리얼)로 표현됩니다. 순열의 정의 순열은 다음과 같이 정의할 수 있습니다. n개의 서로 다른 요소로 만들 수 있는 모든 가능한 순서 또는 배열. 여기서 n은 요소의 개수를 나타냅니다. 순열의 특징 1. 순서가 중요하다: ABC와 CBA는 서로 다른 순열입니다. 순열은 요소들의 배열이므로 순서에 따라 구분됩니다. 2. 서로 다른 요소들로 구성: 순열은 주어진 요소들로 만들어지는 모든 가능한 배열을 나타냅니다. 순열.. 2024. 1. 20. 배치 사이즈란? 배치 사이즈의 역할 1. 계산 효율성 향상: 모든 데이터를 한 번에 처리하는 것이 아니라 일부 데이터만을 사용하여 가중치를 업데이트하기 때문에 계산량이 줄어들어 학습 속도가 향상됩니다. 2. 메모리 효율성: 전체 데이터셋을 메모리에 올리지 않고 일부 데이터만을 처리하므로 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 특히 대용량 데이터셋을 다룰 때 유용합니다. 3. 일반화 성능 향상: 배치 사이즈가 작을수록 더 일반화된 모델이 생성될 가능성이 높아집니다. 또한 미니 배치 학습은 모델이 일부 데이터에 과도하게 의존하는 것을 방지하고 일반화 능력을 향상할 수 있습니다. 배치 사이즈 선택 배치 사이즈는 하이퍼파라미터로서 모델의 성능에 영향을 미치므로 적절한 값을 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 다음과 같은 접근 방.. 2024. 1. 19. 스칼라 곱의 기본 이해 스칼라 곱은 선형 대수학에서 두 개의 수학적 객체인 스칼라와 벡터 간의 연산을 나타냅니다. 스칼라는 크기만을 가지고 방향이 없는 양을 나타내며, 벡터는 크기와 방향을 동시에 가지고 있는 양입니다. 스칼라 곱은 이 두 객체를 결합하여 새로운 벡터를 생성하는 연산입니다. 스칼라 곱을 계산할 때, 스칼라의 크기를 벡터의 각 성분에 곱하여 새로운 벡터를 형성합니다. 스칼라의 부호에 따라 벡터의 방향이 변경될 수 있습니다. 만약 스칼라가 양수이면, 벡터의 방향은 변하지 않지만, 스칼라가 음수이면, 벡터의 방향이 반대로 바뀝니다. 스칼라 곱은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 물리학에서는 힘(벡터)과 이동거리(스칼라)의 곱으로 일을 계산하고, 컴퓨터 그래픽스에서는 벡터를 확대 또는 축소하는 데에 스칼라 곱을 활용.. 2024. 1. 18. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 56 다음
