728x90 반응형 전체 글67 [백준 실버2] 유기농 배추 (그래프 탐색 문제) (문제 링크) 문제 차세대 영농인 한나는 강원도 고랭지에서 유기농 배추를 재배하기로 하였다. 농약을 쓰지 않고 배추를 재배하려면 배추를 해충으로부터 보호하는 것이 중요하기 때문에, 한나는 해충 방지에 효과적인 배추흰지렁이를 구입하기로 결심한다. 이 지렁이는 배추근처에 서식하며 해충을 잡아 먹음으로써 배추를 보호한다. 특히, 어떤 배추에 배추흰지렁이가 한 마리라도 살고 있으면 이 지렁이는 인접한 다른 배추로 이동할 수 있어, 그 배추들 역시 해충으로부터 보호받을 수 있다. 한 배추의 상하좌우 네 방향에 다른 배추가 위치한 경우에 서로 인접해있는 것이다.한나가 배추를 재배하는 땅은 고르지 못해서 배추를 군데군데 심어 놓았다. 배추들이 모여있는 곳에는 배추흰지렁이가 한 마리만 있으면 되므로 서로 인접해있는 배.. 2025. 2. 10. 그래프 탐색 예제 - 음료수 얼려 먹기 N x M 크기의 얼음 틀이 있다. 구멍이 뚫려 있는 부분은 0, 칸막이가 존재하는 부분은 1로 표시된다. 구멍이 뚫려 있는 부분끼리 상,하,좌,우로 붙어 있는 경우 서로 연결되어 있는 것으로 간주한다. 이때 얼음 틀의 모양이 주어졌을 때 생성되는 총 아이스크림의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 다음의 4 x 5 얼음 틀 예시에서는 아이스크림이 총 3개 생성된다. 입력 조건첫 번째 줄에 얼음 틀의 세로 길이 N과 가로 길이 M이 주어진다. (1 두 번째 줄부터 N+1번째 줄까지 얼음 틀의 형태가 주어진다.이때 구멍이 뚫려있는 부분은 0, 그렇지 않은 부분은 1이다. 출력 조건한 번에 만들 수 있는 아이스크림 개수를 출력한다. 그래프 탐색 문제로 접근0이 상하좌우로 연결되어 있으면 하나의 그룹으로 간.. 2025. 2. 10. 그래프 탐색하기 위한 대표적인 알고리즘 DFS/BFS - BFS란? 1. BFS (Breadth First Search)BFS는 '너비 우선 탐색' 알고리즘으로, 가까운 노드부터 탐색하는 방식이다.DFS가 깊이 우선으로 탐색하는 것과 달리, BFS는 탐색 시작 노드에서 가까운 노드를 먼저 방문하고 점점 멀리 있는 노드를 방문한다. BFS의 구현에서는 선입선출(FIFO) 구조인 큐(Queue)를 사용한다. 인접한 노드를 큐에 삽입하면, 먼저 들어온 노드가 먼저 처리되므로 가까운 노드부터 탐색하게 된다. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다.큐에서 노드를 꺼내고, 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다. 2번의 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지 반복한다. 아래 그래프에서 노드 1을 시작 노드로 BFS.. 2025. 2. 10. 그래프 탐색하기 위한 대표적인 알고리즘 DFS/BFS - DFS란? 그래프 탐색 알고리즘을 이해하기 위한 그래프 기본 구조1. 그래프 (Graph)그래프는 노드(Node)와 간선(Edge)으로 구성되며, 노드는 정점(Vertex)이라고도 부른다.그래프 탐색은 하나의 노드를 시작으로 여러 노드를 방문하는 과정이다. 그래프는 주로 두 가지 방식으로 표현하는데, 코딩 테스트에서는 이 두 방식 모두 이해하고 활용하는 것이 중요하다. 1-1. 인접 행렬 (Adjacency Matrix)그래프의 연결 관계를 2차원 배열로 나타내는 방식이다.노드 간의 연결이 없으면 무한대(Inf)로 표현한다.파이썬에서는 리스트로 2차원 배열을 구현한다.# 인접 행렬 방식 예제INF = 99999999 # 무한의 비용 선언# 2차원 리스트를 이용해 인접 행렬 표현graph = [ [0,7,5],.. 2025. 2. 10. 그래프 탐색하기 위한 대표적인 알고리즘 DFS/BFS - 사전 단계 (스택,큐,재귀함수 이해) 1. 탐색 (Search)탐색은 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정을 의미한다. 대표적인 탐색 알고리즘으로 DFS(Depth First Search)와 BFS(Breadth First Search)가 있으며, 이를 이해하려면 스택(Stack)과 큐(Queue) 자료구조를 먼저 알아야 한다. 2. 스택 (Stack)스택은 접시 쌓기에 비유할 수 있다. - 접시를 아래에서 위로 차곡차곡 쌓고,- 가장 위에 있는 접시부터 치워야 한다.이 구조를 선입후출(First In Last Out, FILO) 구조라고 한다. # 스택 구현 예제stack = []# 삽입(5)-삽입(2)-삽입(3)-삽입(7)-삭제()-삽입(1)-삭제()stack.append(5)stack.append(2)stack.appen.. 2025. 2. 10. 05장. MLM (문제 5장에서는 BERT, DistilBERT, ALBERT와 같은 모델을 활용하여 Hugging Face의 pipeline으로 [MASK] 토큰의 단어를 예측하는 방법과 각 모델의 특징을 소개한다. 이를 통해 MLM(Masked Language Model) 작업의 기본 사용법과 모델 간의 성능 차이를 이해할 수 있다. 문제24. BERT 로딩 MLM 파이프라인bert-base-uncased 모델을 사용해서 다음 [MASK] 토큰의 단어를 예측해보세요." MLM and NSP is the [MASK] task of BERT." BERT란?BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에서 개발한 사전학습 언어 모델로, 양방향 학습을.. 2024. 11. 28. 04장. GPT를 활용한 작문 (문제17-23) 4장에서는 Hugging Face의 다양한 GPT 모델을 다루는 방법을 배우고 학습 예제를 제공한다. 각 모델의 특징과 활용 사례를 살펴보며, 이를 활용한 작문과 자연어 처리 기법을 배울 수 있다. 문제17. GPT-Neo 작문 환경 설정허깅페이스 모델 헙(hub)에는 Eleuther AI/gpt-neo repository에 의해 공개된 사전학습 모델인 Eleuther AI/gpt-neo-1.3B 모델이 있습니다. 이는 GPT2 혹은 GPT3의 오픈소스 버전입니다. 이를 사용하기 위해 관련 라이브러리인 트랜스포머스와 sentencepiece를 설치하라. 그리고 모델과 토크나이저를 불러오세요. GPT-Neo란?GPT-Neo는 EleutherAI에서 개발한 오픈소스 언어 모델로, GPT-2 및 GPT-.. 2024. 11. 27. 02장. DistilBERT 파인튜닝 및 평가 (문제12~13) 문제12. Trainer 클래스 사전학습문제4부터 11까지의 과정에 기반한 Trainer클래스를 인스턴스화하고 파인튜닝하세요. 키워드 인수로 model, args, train_dataset, eval_dataset을 명확하게 전달하세요. 그리고 파인튜닝 전후에 다음 세 문장 각각의 극성 판별 결과를 비교하세요.1. "I feel fantastic"2. "My life is going something wrong"3. "I have not figured out what the chosen title has to do with the movie" 먼저 파인튜닝 전에 세 문장의 극성 판별 결과는 다음과 같다.여기서 파인튜닝을 하지 않은 모델이 두,세 번째 입력 문장 극성을 잘못 판정하고 있음에 유의하자. #.. 2024. 11. 26. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음 728x90 반응형
