전체 글153 [프로그래머스] LV2 의상 | 파이썬 Solution :def solution(clothes): new_dict={} for i in clothes: name=i[0] kind=i[1] # 기존에 있으면 (추가) if kind in new_dict.keys(): new_dict[kind].append(name) # 없다면 (할당) else: new_dict[kind]=[name] # print(new_dict) answer=1 for k in new_dict.items(): answer*=(len(k[1])+1) answer-=1.. 2025. 5. 7. Seq2Seq vs Attention vs Self Attention 글의 목적 : 한참 쓸때는 잘 알다가 잠깐 안쓰니깐 햇갈려서, 햇갈리는 차이(?)만 그림으로 정리했다. 1. Seq2Seq아래의 그림이 끝이다.1. 각각의 파랑색 cell(STM , RNN 등)들이 흘러흘러~~ 가서 마지막 셀에서 Context vector를 뽑아낸다. 2. 즉, Context vector 는 마지막 cell의 Hidden state이다. 단점 : 1. Context vector는 고정된 사이즈 임으로, 모든 정보를 압축하지 못하는 한계 존재2. RNN, LSTM의 근본적인 한계점인 '장기 의존성 문제' 문제 발생 2. Attention Mechanism아래와 같이 2개의 그림으로 보면 이해가 편하다. -> Seq2Seq 와는 다르게 각각의 셀에서 나온 모든 Hidden state를 활.. 2025. 4. 2. [논문리뷰: 핵심개념만] DRAMA: Joint Risk Localization and Captioning in Driving 0. Abstract- 일본에서 자율주행한 17,785개의 데이터,- 영상에 대한 captioning- 특히 risk localization (위험지점 찾기), risk captioning (위험 설명)에 초점이 맞춰짐 1. Introduction- 각각의 video_clip은 차량이 브레이크를 밟은 시점을 기준으로 인식한 위험을 묘사함.- what, which, where, why, how 를 통합하여 caption을 만듬. Contribution- 중요객체와 관련된 위험에 대한 이유에 초점을 맞추어서 데이터 구성함.- Caption 은 개방형 (답변이 정해져 있지 않은것, 자연어로 묘사등등..), 폐쇄형 데이터(미리 정의된 답변 구성이 있는것)로 구성됨.- Risk lacalization에 맞춰진 .. 2025. 3. 4. [Multimodal Large Language Model - Part 5] GenerationMixin 클래스/ generate 메소드 ✓ 서론 : 언어모델은 가장 높은 확률의 토큰을 내뱉는다는 것은 너무나도 자명하다. 하지만 이를 Huggingface에서는 어떻게 제공 하는지 간략하게 설명을 해보겠다. ✓ GenerationMixin : auto-regressive text 생성시 필요한 기능(메소드)을 담고 있는 클래스 → 그 중에서도 generate메소드가 중요하게 사용된다. - auto-regressive 방식(디코더 전용방식) : GPT, LLaMA, LLaVA 등등 - Masked Language Model 방식 (인코더 전용방식): BERT, RoBERTa 등등 ✓ generate() : Generates sequences of token ids for models with a language modelin.. 2025. 3. 1. [Multimodal Large Language Model - Part 4] Autoclass 1. 목적 : 경로설정으로 원하는 아키텍처를 불러오는 API 2. 장점 : 원하는것(Model, Preprocessor 등)을 편하게 불러옴 3. 사용법 : Auto~.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path=' ') (경로설정을 아래와 같이 두가지 방식으로 할 수 있음) - Huggingface에서 모델 다운. - Local 에서 불러오기. model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")(대표적인 Autoclass 튜토리얼 : https://huggingface... 2025. 2. 27. [논문리뷰: 핵심개념만] VLAAD: Vision and Language Assistant for Autonomous Driving - 나의 개인연구에 필요한 정보만 취득하기 위해 필요부분만 정리함. 2025. 1. 22. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 26 다음
