호붕싸

작성자김윤희소 감CNN 리뷰를 진행하였다. 보다 쉬운 내용이라 후다닥 끝낼 수 있었고, 친구들과 이야기하며 하니 재미있었다. 일 시2025. 5. 23. (금) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 fully connected 의 문제점이미지의 공간적 구조를 알 수 없음 → flatten 해버리니까→ 어떻게든 입력데이터의 구조를 활용하는 모델을 구축하는 것이 좋다입력데이터의 구조 → 이미지의 공간적 정보?convolution layerfilter의 depth 는 항상 input image의 depth(channels)와 같아야함input image와 fliter의 내적 곱을 통해 계산일반적으로 bias를 추가해입력이..

AbstractDNN이 매우 큼에도 불구하고 성공적인 DNN은 train과 test의 성능 차이가 매우 작다.이 말은 일반화 오류가 작다고 표현일반화: 보지 않은 새로운 data에서도 잘 작동하는 것⇒ 일반화 오류가 작다는 건 모델이 단순히 크기만 커서가 아니라 그 안에 존재하는 모델의 feature와 학습하는 방법이 성능 차이를 줄이는데에 기여한다!위와 같은 접근법, 전통적인 접근법 (feature 학습이나 정규화)는 large NN의 일반화 성능을 충분히 설명하지 못한다는 걸 실험적으로 보여줌sota ResNet for image classification을 훈련할 때 train data label을 무작위로 변경 or 실제이미지 대신 random noise를 사용하더라도 모델이 완벽히 학습하더라→ ..

연구의 핵심 목표는 크론병(Crohn’s disease) 환자의 미생물 군집에서 미생물 간 상호작용과 미생물-대사 경로 관계를 그래프 모델로 분석하는 고급 생물정보학 파이프라인을 구축 용어정리..KEGG란생명체의 유전자와 대사 기능을 연결해주는 생물정보학 디비교토 유전자 및 유전체 백과사전이 task 에서 KEGG 의 역할은16s 데이터로 미생물 종류를 파악하고PICURSt 로 KO를 예측하고KEGG로 KO → 기능, 경로로 연결이 미생물 군집은 이런 기능을 가지고있고~ 이런 대사 경로를 수행할 수 있구나~ 를 추론하게됨미생물이 어떤 기능을 수행할 수 있는 가를 알고 싶은거니까OTU운영 분류 단위?미생물 시퀀싱 데이터를 기반으로, 비슷한 유전자 서열끼리 묶은 그룹을 의미이 개념이 필요한 이유는?현실적으로..

작성자김윤희소 감오늘은 멀티모달인공지능에서 배웠던 showandtell 모델 코드를 구현하는 실습을 복습하였다. 모각코를 함께하는 친구들 모두 해당 강의를 수강하고 있어 복습하는데 매우 효율적이였으며, 다같이 하니 더 잘 익혀지는 것 같아 의미있었다. 일 시2025. 5. 2. (금) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 306호 소프트웨어융합대학 과방 참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 코드 수정사항1) encoder, decoder 수정class CNNEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(CNNEncoder, self).__init__() # self.resnet = torchvision.models.resnet50(p..

작성자김윤희소 감다음 주에 있을 컴네 퀴즈를 대비하여 친구들과 함께 컴퓨터네트워크 복습을 진행하였다. 미리 들은 친구도 있고, 같이 듣는 친구도 있어서 조언도 받고 질문도하며 효율적인 공부를 할 수 있어서 좋았다. 일 시2025. 4. 11. (월) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진    Access Network and Physical Mediaaccess networkcable-based access한 개의 cable을 여러 사용자, 서비스가 주파수 대역을 나눠서 사용HFC (hybrid fiber coax) → 비대칭적인 특징 (다운로드와 업로드 속도가 달라)여러 가정이 하나의 cable net을 공유Digita..

작성자김윤희소 감오늘은 논문 리뷰를 진행했다. 바쁜 학기 중에 논문 읽을 시간이 필요했는데, 모각코를 핑계로 읽을 수 있어서 좋았다. diffusion은 잘 모르는 분야라 친구들과 토론하며 이해하기도 좋았다. 일 시2025. 4. 4. (금) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 Abstractdiffusion modelretraning 없이도 이미지 생성과정 제어 가능일반적으로 픽셀 공간에서 직접 작동 → 오랜 시간 gpu 연산이 소모, 많은 추론 비용⇒ pretranined auto encoder에 latent space에서 모델을 적용⇒ cross-attention layer 추가 → 합성곱 방식으로 처리하여 고해상..

작성자김윤희소 감오늘은 논문 리뷰를 진행했다. 캡스톤디자인 프로젝트를 하면서 필요한 insight를 얻어가기위하여 논문을 읽었는데, 리뷰하는 글을 작성하게 되어 조금 더 명확히 이해한 것 같아서 도움이 되었던 시간이었다. 일 시2025. 3. 31. (월) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 오늘 리뷰할 논문은 2024년 12월에 나온 CA-MoE: Channel-Adapted MoE for Incremental Weather Forecasting 라는 논문이다.  Abstract이전에는 초기부터 모든 데이터를 학습해야했기에 계산 비용이 너무 크고,도메인간 incremental learning의 가능성을 간과한다는 문제..

작성자김윤희소 감오늘은 백준 알고리즘 문제를 풀었다. 알고리즘 문제 해결이다보니 친구들과 토론하거나 질문하기보다는 혼자서 집중하여 푸는 시간이였던 것 같다. 하지만 문제가 잘 해결되지 않아 집중력을 잃어갈 때, 옆에서 집중하며 공부하는 친구들이 많은 도움이 되었던 날이다. 일 시2025. 3. 24. (월) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진  2225. 합분해 문제 설명 0부터 N까지의 정수 K개를 더해서 그 합이 N이 되는 경우의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.덧셈의 순서가 바뀐 경우는 다른 경우로 센다(1+2와 2+1은 서로 다른 경우). 또한 한 개의 수를 여러 번 쓸 수도 있다. 입력 첫째 줄에 두 정수 N..

작성자김윤희소 감오늘은 인공지능최신기술에서 다룬 semi-supervised learning에 대해서 복습을 진행하였다. 알고 있는 내용들임에도 한 번 더 보니 새롭게 깨달은 것도 많았고, 같이 수강하는 친구들이라 모르는 부분들이나 헷갈리는 부분들을 물어볼 수 있어서 좋았다. 일 시2025. 3. 21. (금) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 Semi-Supervised Learning라벨링 비용을 절감하기 위해서!but, unlabeled label은 어떻게 학습을 할까? Assumptions for Semi-Supervised learningManifold assumptionssemi-SL이 아니여도 일반적인 딥..

작성자김윤희 소 감오늘은 멀티모달인공지능 수업시간에 배운 내용을 복습하였다. 정리하는 시간을 가지니 훨씬 머릿속에 잘 저장된 것 같아 기분이 좋아졌다. 일 시2025. 3. 17. (월) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 Speech - 주파수(frequency): 소리의 피치 결정 - 진폭(Amplitude): 소리의 크기 결정  - Fourier Transform 시간에 대한 함수를 주파수 성분으로 분해하는 변환 여기서 음파를 일정한 시간 단위로 끊어서 window 단위로 FFT를 적용할 수 있음  - Spectogram window별 FFT의 결과를 취합한 것으로 MEL-Spectogram은 주파수를 Mel sc..