분류 전체보기 (29) 썸네일형 리스트형 스칼라 양자화 (Scalar Quantization) 란? 스칼라 양자화 (Scalar Quantization) : 아날로그 신호를 샘플링한 표본을 하나의 대표값으로 양자화하는 방법 스칼라 양자화의 구분 : 균일 양자화(선형 양자화) 및 비균일 양자화(비선형 양자화) 다른 개념으로 벡터 양자화 (Vector Quantization)이 있음 벡터 양자화 (Vector Quantization) : 일련의 표본들을 특성화시켜 나온 여러 대표값(n-tuple)들을 함께 양자화시키는 방법 [ML/DL] MSE/MMSE 란? MMSE : Minimum Mean Square Error (= 평균제곱오차) MMSE 추정 : 미지의 변수에 대해 최적의 추정치를 얻기 위해 사용되는 방법 중 하나 : MSE(Mean Square Error)를 최소화 시키는 것 . e_MSE = E[(X - X̂)^2] = E[X^2] - 2 X̂ E[X] + X̂^2 . d e_MSE / d X̂ = - 2 E[X] + 2 X̂ = 0 . X̂ = E[X] = x̂_MMSE [ML/DL] PSNR/SSIM 이란? 컴퓨터비전, 머신러닝 혹은 딥러닝을 이용한 이미지 복원 분야에서 이미지의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 방법 PSNR: Peak Signal-to-Noise Ratio - 신호가 가질 수 있는 최대 신호에 대한 잡음의 비 - 생성 혹은 압축된 영상, 이미지에 대한 손실 정보를 평가하기 위해 고안된 방법 SSIM: Structural Similarity Index Map - 인간의 시각적 화질 차이 및 유사도를 평가하기 위해 고안된 방법 [백준] 플레티넘4 1305번 광고 - Python [파이썬] . 안녕하세요 에이치비킴 입니다. Python으로 작성한 백준 1305 광고 문제입니다. 실패함수를 사용하여 아래와 같이 간단하게 풀어낼 수 있습니다. i, j를 활용하여 테이블 값을 비교함으로써 반복되는 문자열의 개수를 파악할 수 있습니다. [Paper Review] Popularity Prediction with Federated Learning for Proactive Caching at Wireless Edge Abstract Edge caching에 앞서서 file popularity prediction은 굉장히 중요한 역할을 한다. Popularity prediction을 위한 보편적인 방법은 centralized learning이다. request information와 사용자의 개인 정보를 수집해야 한다. 이 과정에서 privacy-disclosure 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는, 이러한 priacy 이슈에 대응하기 위해 연합학습을 사용한다. 정보의 공개 없이 base station에서 popularity prediction을 진행하기 위해서는, 각 유저의 weighted sum을 base station으로 전송하여야 한다. 본 논문에서는, 실제 데이터셋을 이용한 시뮬레이션을 통해 centra.. [Paper Review] Survey on Machine Learning for Intelligent End-to-End Communication Toward 6G: From Network Access, Routing to Traffic Control and Streaming Adaption Abstract 네트워크 최적화에 있어 QoS와 QoE 보장은 굉장히 중요한 요소임 5G와 6G 시장에서는 굉장히 수준 높은 기술이 요구됨 전통적인 네트워크 최적화 기법은 6G를 대비한 복잡하고 역동적인 시나리오에 적합하지 않음 러닝 기법과 현명한 결정 기법이 포함되어야 함 최근, 머신러닝을 기반으로 한 QoS 및 QoE 네트워크 최적화 알고리즘이 굉장한 관심을 이끌고 있음 네트워크, 특히 6G에 머신 러닝을 도입하기에는 아직 해결되지 않은 critical한 요소들이 남아있음 본 논문에서는, 이를 해결하기 위한 comprehensive survey를 진행하였음 논문 진행 순서 The investigated works following the end-to-end trasmission flow from ne.. [백준] 실버2 4963번 섬의 개수 - Python [파이썬] . 안녕하세요 에이치비킴 입니다. Python으로 작성한 백준 4963 섬의 개수 문제입니다. 섬의 개수 문제는 DFS 및 BFS로 풀 수 있습니다. 두 방법 모두 아래 코드에 구현되어 있습니다. DFS의 경우, 스택으로 풀어내는 방법도 있지만 아래 코드에서는 재귀로 풀어내었습니다. 코드는 다음과 같습니다. [백준] 실버2 1260번 DFS와 BFS - Python [파이썬] . 안녕하세요 에이치비킴 입니다. Python으로 작성한 백준 1260 DFS와 BFS 문제입니다. DFS 및 BFS 문제는 각각 스택과 큐를 사용하여 풀 수 있습니다. 두 방법 모두 아래 코드에 구현되어 있습니다. DFS의 경우, 스택으로 풀어내는 방법도 있지만 아래 코드에서는 재귀로 풀어내었습니다. 코드는 다음과 같습니다. 다음 문제도 함께 풀어보시면 좋을 것 같습니다. 백준 4963 섬의 개수 바로가기 [백준] 실버2 4963번 섬의 개수 - Python [파이썬] . 안녕하세요 에이치비킴 입니다. Python으로 작성한 백준 4963 섬의 개수 문제입니다. 섬의 개수 문제는 DFS 및 BFS로 풀 수 있습니다. 두 방법 모두 아래 코드에 구현되어 있습니다. DFS의 경우, 스택 hyungbinkl.. 이전 1 2 3 4 다음
