식뮬레이션

텐서의 원소를 유지한채 모양과 차원크기 변환 차원이 1인경우 해당 차원을 제거, 특정 위치에 1인차원을 추가 dim은 제거하거나 추가할 차원의 위치 1.numpy - squeeze, expand_dims # 1차원 배열 생성 array = np.array([[1], [2], [3]]) # 차원을 추가하여 2차원 배열로 만들기 expanded_array = np.expand_dims(array, axis=0) # 차원을 제거하여 1차원 배열로 만들기 squeezed_array = np.squeeze(expanded_array, axis=0) print("Original array:") print(array) print(array.shape) print("\nAfter expand_dims:") print(..

원소의 수를 유지하면서 배열의 모양을 바꾸는 방법 1.[numpy - reshape] array.reshape(변환 shape), np.reshape(array, 변환 shape) 재배정이 불가능한 경우 ValueError arr = np.arange(1, 10) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] reshaped_arr = np.reshape(arr, (3, 3)) print("Original array:") print(arr) print("\nReshaped array:") print(reshaped_arr) Original array: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] Reshaped array: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 2.[pytorch - view, r..

1.[Numpy]의 곱연산자 '*' '*' 연산자는 원소별(element-wise) 곱셈 스칼라 곱 별연산은 같은 shape 여야만 계산 다른 경우는 (1, n)꼴 일때 브로드캐스팅 적용 브로드캐스팅 지원 'dot' 'dot'함수는 두 행렬간의 내적(dot product) 앞의 행렬의 마지막 축과 뒤의 행렬의 두 번째 축간의 내적 수행 '@' 행렬 곱셈 행렬이라는 2차원 공간에서는 내적 'dot'과 같은 역할 3차원부터는 텐서곱(외적)이라 다른 결과 마지막 축에 대해서만 행렬 곱셈 pytorch의 'matmul', '@'와 동일한 행렬곱셈 np의 'matmul'과도 동일 2.[pytorch] 의 곱연산자 'mul' 원소별(element-wise) 곱셈 브로드캐스팅 지원 'matmul' 행렬곱셈 '@'와 ..

1.개념 1-1.텐서 차원별 개념 스칼라(Scalar), 벡터(Vector), 행렬(Matrix), 텐서(Tensor)는 선형 대수학(Linear Algebra)에서 중요한 개념들입니다. 각각은 다양한 수학적 객체를 나타내며, 데이터 및 연산을 표현하는 데에 활용된다. 스칼라(Scalar): 크기만 가지고 방향이 없는 양, 실수나 정수 0차원 벡터(Vector): 벡터는 크기와 방향을 가지는 양 2차원 벡터는 평면에서의 위치, 3차원 벡터는 공간에서의 위치를 나타냄 벡터는 순서가 있는 숫자의 나열로 표현되며, 각 요소는 벡터의 한 차원을 나타냄 1차원 행렬(matrix): 숫자들을 2차원 배열로 나타낸 것으로 행과 열로 이루어짐 M x N 행렬은 M개의 행과 N개의 열로 이루어짐 2차원 텐서(tensor..

Mermaid은 텍스트 기반으로 그래프 및 다이어그램을 그릴 수 있는 마크업(Markup) 언어입니다. 다양한 형태의 그래프 및 다이어그램을 간단한 텍스트로 표현할 수 있어서 문서 작성이나 프로젝트 문서화에 유용합니다. (참고: Markdown은 마크업 언어의 일종으로, 특히 가독성이 높고 간단한 문서 작성을 목적으로 합니다.) Mermaid는 브라우저에서 렌더링되기 때문에 Markdown 문서나 HTML 페이지에서 사용할 수 있습니다. 그리고 Notion 에서도 mermaid 차트들을 그릴 수 있습니다. 1. Flowchart (플로우 차트) 플로우 차트는 작업이나 프로세스의 흐름을 나타냅니다. 각 단계는 상자로 표시되며, 화살표는 작업의 흐름을 나타냅니다. 시작점과 끝점이 명시되며, 각 단계의 작업이..

Python에서 문자열에서 특정 부분 문자열을 찾거나 위치를 찾는데 사용되는 메소드에는 find, index, rfind, rindex가 있다. find(substring, start, end): 부분 문자열 substring을 찾고, 처음 발견된 위치(index)를 반환 찾지 못할 경우 -1을 반환 start와 end 매개변수를 사용하여 검색 범위를 제한 sentence = "Hello, world!" index = sentence.find("world") print(index) # 출력: 7 index(substring, start, end): find와 비슷하지만, 부분 문자열이 없을 경우 ValueError를 발생 sentence = "Hello, world!" index = sentence.in..

Python에서 리스트(List)에서 두 요소의 위치를 바꾸려면 다음과 같이 할 수 있다. 간단한 방법으로 두 변수의 값을 서로 교환하면 된다. 예를 들어, 리스트 my_list에서 인덱스 i와 인덱스 j의 값을 바꾸려면 다음과 같이 할 수 있다. my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 인덱스 1과 인덱스 3의 값 바꾸기 i, j = 1, 3 my_list[i], my_list[j] = my_list[j], my_list[i] print(my_list) # [1, 4, 3, 2, 5] python의 swap 기능을 사용하면 두 변수의 값을 간단하게 교환할 수 있고, 새로운 변수를 만들지 않아도 되는 장점이 있다. 그리고 두개 이상, 세개, 네개 인자도 위치 변경이 가능하다.

현재 다양한 언어 모델이 개발되고 발전되어 왔는데, 처음에는 단순한 구조에서 출발해 점차 복잡한 모델로 확장하게 됐다. 그 중에서 가장 간단한 Unigram, Ngram 모델을 살펴보려고 한다. 1.개념: N-gram 모델은 텍스트에서 나타나는 연속된 N개(Unigram은 1개)의 아이템(일반적으로 단어)에 대한 확률 분포를 모델링하는 통계적 언어 모델입니다. 이 모델은 특정 시퀀스에서 다음 아이템이 나타날 확률을 추정하여 문장의 일관성을 평가하고, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 1-1.Uni-gram 모델 가장 단순한 언어 모델로 Unimodel을 수식으로 표현하면 다음과 같다. $$P_{uni}(w_{1},w_{2}, ... , w_{n}) = P(w_{1})P(w_{2})...P..

개념 및 구문 Lambda 함수는 파이썬에서 익명 함수(anonymous function)를 생성하는 방법 중 하나입니다. Lambda 함수는 간단한 함수를 정의할 때 사용되며, 일반적으로 한 줄로 작성됩니다. Lambda 함수는 함수 정의를 간결하게 표현할 때 유용합니다. lambda arguments: expression `arguments`: 함수에 전달할 매개변수(인자)를 나타냅니다. `expression`: 인자를 받아 처리하고 결과를 반환하는 표현식을 나타냅니다. Lambda 함수는 주로 함수의 인자로 전달되거나, 간단한 함수를 인라인으로 정의할 때 사용됩니다. Lambda 함수는 간단한 작업을 수행할 때 유용하지만, 복잡한 작업을 처리하기 위해서는 일반적인 함수를 정의하는 것이 더 적합할 수..

Python isdigit 함수 isdigit 함수는 문자열이 숫자로만 이루어져 있는지 여부를 확인하는 메서드입니다. 이 함수는 문자열 내의 모든 문자가 숫자 문자(0-9)로만 구성되어 있을 때 True를 반환하고, 그렇지 않을 경우 False를 반환합니다. 사용법 text = "12345" result = text.isdigit() print(result) # 출력: True주의 사항 isdigit 함수는 문자열이 모든 문자가 숫자인지를 검사합니다. 따라서 소수점, 음수 기호, 지수 표기법 등의 추가 문자가 있는 경우 False를 반환합니다. 공백 문자 또는 다른 문자(예: "$", ",", "A" 등)가 포함되어 있으면 isdigit 함수는 False를 반환합니다. text1 = "12345" tex..