얕은 복사(shallow copy) 얕은 복사(shallow copy)는 변수의 내용을 복사하지만, 가리키는 객체(object)를 공유합니다. 그러므로, 얕은 복사를 통해 복사한 변수의 값을 변경하면, 원본 변수에 영향을 미칩니다. >>> list_example = [1, 2, 3, 4, 5] >>> shallow_copy_example = list_example >>> shallow_copy_example[2] = 10 >>> list_example [1, 2, 10, 4, 5] 위의 코드에서, list_example은 [1, 2, 3, 4, 5]의 리스트를 가리킵니다. list_example을 shallow_copy_example에 얕은 복사를 했습니다. 얕은 복사는 가리키는 객체를 공유하기 때문에 ..
1. input() 함수란? Python에서 사용자의 입력 값 받아 처리해야하는 경우가 있다. 이때 Python 내장 함수인 input()을 사용하여 사용자의 입력 값을 처리할 수 있다. input()함수를 사용하면 사용자가 입력한 값을 문자열 형식으로 반환받을 수 있다. 2. input() 함수 특징 2.1 인자는 사용자에게 보여지는 질문 input() 함수의 인자로 들어가는 문자열은 사용자에게 보여지는 질문 문구입니다. 아래 코드에서 "이름을 입력하세요 : "라는 값을 인자 값으로 줬기 때문에 "이름을 입력하세요 : "라는 문구가 콘솔창에 출력된다. >>> input("이름을 입력하세요: ") 2.2 변수에 저장 input 함수를 사용하여 입력받은 값은 변수에 저장하여 다른 곳에서도 사용할 수 있습니..
더보기 ##파이썬 입문 목차 1. 파이썬 이란? 2-1. 파이썬 윈도우 설치 2-2. 파이썬 맥북 설치 2-3. 윈도우 파이썬 IDE 파이참 설치하기 2-4. 맥북 파이썬 IDE 파이참 설치하기 3. 파이썬 변수(Variable)의 정의, 선언, 할당 4. 파이썬 주석 (한줄 주석, 여러줄 주석, 단축키) 5. 자료형 (Data Type)의 종류 6. 파이썬 숫자형(정수, 실수)과 사칙연산 7. 파이썬 문자열(Str) 사용과 포매팅 8. 파이썬 리스트(List) 정리 및 사용법 9. 파이썬 튜플(Tuple) 정리 및 사용법 10. 파이썬 문자열 처리 (연산, 인덱싱, 슬라이싱, 메서드) 11. 파이썬 딕셔너리(Dictionary) 정리 및 사용법 12. 파이썬 집합(Set) 정리 및 사용법 13. 파이썬..
1. GRU란? GRU(Gated Recurrent Unit)는 순차 데이터를 처리하는 데 사용되는 모델입니다. GRU는 Reset Gate, Update Gate라는 두 개의 게이트를 사용하여 작동합니다. ResetGate(리셋 게이트)는 이전 상태를 얼마나 잊어야 하는지를 결정하며 Update Gate(업데이트 게이트)는 이전 상태의 정보를 얼마나 가져와야 할지를 결정합니다. 1.1 GRU 특징 및 장점 GRU는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 개선하기 위한 모델로 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 정보의 흐름을 제어하기 위해 두 개의 게이트를 사용하여 계산을 효율적으로 합니다. 이러한 특징 덕분에 LSTM에 비해 빠른 학습 시간을 갖으며 낮은 계산 복잡성을 가지고 ..
더보기 ##파이썬 입문 목차 1. 파이썬 이란? 2-1. 파이썬 윈도우 설치 2-2. 파이썬 맥북 설치 2-3. 윈도우 파이썬 IDE 파이참 설치하기 2-4. 맥북 파이썬 IDE 파이참 설치하기 3. 파이썬 변수(Variable)의 정의, 선언, 할당 4. 파이썬 주석 (한줄 주석, 여러줄 주석, 단축키) 5. 자료형 (Data Type)의 종류 6. 파이썬 숫자형(정수, 실수)과 사칙연산 7. 파이썬 문자열(Str) 사용과 포매팅 8. 파이썬 리스트(List) 정리 및 사용법 9. 파이썬 튜플(Tuple) 정리 및 사용법 10. 파이썬 문자열 처리 (연산, 인덱싱, 슬라이싱, 메서드) 11. 파이썬 딕셔너리(Dictionary) 정리 및 사용법 12. 파이썬 집합(Set) 정리 및 사용법 13. 파이썬..
LSTM(Long Short-Term Memory)은 시계열 데이터의 예측, 자연어 처리, 음성 인식, 이미지 분류 등에서 중요한 역할을 하는 모델 중 하나입니다. 이 글에서는 LSTM의 개념, 동작 원리 등에 대해 상세히 알아보겠습니다. 1. LSTM이란? 1.1 RNN의 한계 RNN(Recurrent Neural Network)은 이전의 입력 데이터를 기억해 다음 출력 값을 결정하는 모델입니다. 하지만 RNN은 입력 데이터의 길이가 길어지면 그래디언트 소실 문제(Gradient Vanishing Problem)가 발생하여 이전의 정보를 제대로 기억하지 못하는 문제가 있습니다. 1.2 LSTM의 개념 LSTM은 RNN의 그래디언트 소실 문제를 해결하기 위해 고안된 모델입니다. LSTM은 이전 정보를 오..
더보기 ##파이썬 입문 목차 1. 파이썬 이란? 2-1. 파이썬 윈도우 설치 2-2. 파이썬 맥북 설치 2-3. 윈도우 파이썬 IDE 파이참 설치하기 2-4. 맥북 파이썬 IDE 파이참 설치하기 3. 파이썬 변수(Variable)의 정의, 선언, 할당 4. 파이썬 주석 (한줄 주석, 여러줄 주석, 단축키) 5. 자료형 (Data Type)의 종류 6. 파이썬 숫자형(정수, 실수)과 사칙연산 7. 파이썬 문자열(Str) 사용과 포매팅 8. 파이썬 리스트(List) 정리 및 사용법 9. 파이썬 튜플(Tuple) 정리 및 사용법 10. 파이썬 문자열 처리 (연산, 인덱싱, 슬라이싱, 메서드) 11. 파이썬 딕셔너리(Dictionary) 정리 및 사용법 12. 파이썬 집합(Set) 정리 및 사용법 13. 파이썬..
1. RNN이란? 순차 데이터(Sequence data) 또는 시계열 데이터(Time series data)의 경우, 이전의 정보가 다음의 결과에 영향을 미치기 때문에, 기존의 피드 포워드 신경망만으로는 충분하지 않습니다. RNN(Recurrent Neural Network)은 이러한 시간에 따라 누적된 정보를 처리할 수 있는 신경망입니다. 1.1 RNN과 피드 포워드 신경망 비교 피드 포워드 신경망은 입력이 출력층으로 향하는 구조를 가진다. 입력이 각 층에서 가중치와 편향을 곱하고 활성화 함수를 통해 변환된다. 출력은 각 층의 결과의 계산에 기반한다. 피드 포워드 신경망은 분류, 회귀 분석 등의 문제에 적합하며, 간단한 구조와 계산이 용이한 장점을 가지고 있다. RNN은 시간에 따라 누적된 정보를 처리..
더보기 ##파이썬 입문 목차 1. 파이썬 이란? 2-1. 파이썬 윈도우 설치 2-2. 파이썬 맥북 설치 2-3. 윈도우 파이썬 IDE 파이참 설치하기 2-4. 맥북 파이썬 IDE 파이참 설치하기 3. 파이썬 변수(Variable)의 정의, 선언, 할당 4. 파이썬 주석 (한줄 주석, 여러줄 주석, 단축키) 5. 자료형 (Data Type)의 종류 6. 파이썬 숫자형(정수, 실수)과 사칙연산 7. 파이썬 문자열(Str) 사용과 포매팅 8. 파이썬 리스트(List) 정리 및 사용법 9. 파이썬 튜플(Tuple) 정리 및 사용법 10. 파이썬 문자열 처리 (연산, 인덱싱, 슬라이싱, 메서드) 11. 파이썬 딕셔너리(Dictionary) 정리 및 사용법 12. 파이썬 집합(Set) 정리 및 사용법 13. 파이썬..