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Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting DNNs 이 깊어질 수록 다루는 parameter 수가 많아지게 된다. 이로 인해 DNNs은 보다 높은 성능을 낼 수 있는 강력한 Machine Learning System이 되었다. 하지만, Network가 깊어짐에 따라 훈련 속도가 느려질 뿐만 아니라 Overfitting에 대한 문제점을 고려해야한다. Dropout은 이러한 DNN의 문제점을 극복하기 위해 제시된 regularizer 개념이다. 본 논문은 supervised learning 을 기준으로 다양한 데이터셋에서 dropout의 성능을 실험하였고, 적용하지 않은 모델에 대해 높은 성능 향상을 보여주었다. Dropout에 대한..

문제 설명 문자열로 구성된 리스트 strings와, 정수 n이 주어졌을 때, 각 문자열의 인덱스 n번째 글자를 기준으로 오름차순 정렬하려 합니다. 예를 들어 strings가 [sun, bed, car]이고 n이 1이면 각 단어의 인덱스 1의 문자 u, e, a로 strings를 정렬합니다. 제한 조건 strings는 길이 1 이상, 50이하인 배열입니다. strings의 원소는 소문자 알파벳으로 이루어져 있습니다. strings의 원소는 길이 1 이상, 100이하인 문자열입니다. 모든 strings의 원소의 길이는 n보다 큽니다. 인덱스 1의 문자가 같은 문자열이 여럿 일 경우, 사전순으로 앞선 문자열이 앞쪽에 위치합니다. 입출력 예 strings n return ["sun","bed","car"] 1 ..

- 문제 설명 문자열 s는 한 개 이상의 단어로 구성되어 있습니다. 각 단어는 하나 이상의 공백문자로 구분되어 있습니다. 각 단어의 짝수번째 알파벳은 대문자로, 홀수번째 알파벳은 소문자로 바꾼 문자열을 리턴하는 함수, solution을 완성하세요. - 제한 사항 문자열 전체의 짝/홀수 인덱스가 아니라, 단어(공백을 기준)별로 짝/홀수 인덱스를 판단해야합니다. 첫 번째 글자는 0번째 인덱스로 보아 짝수번째 알파벳으로 처리해야 합니다. - 입출력 예 s return "try hello world" "TrY HeLlO WoRlD" - 입출력 예 설명 try hello world는 세 단어 try, hello, world로 구성되어 있습니다. 각 단어의 짝수번째 문자를 대문자로, 홀수번째 문자를 소문자로 바꾸면..

- 문제 설명 1부터 입력받은 숫자 n 사이에 있는 소수의 개수를 반환하는 함수, solution을 만들어 보세요. 소수는 1과 자기 자신으로만 나누어지는 수를 의미합니다. (1은 소수가 아닙니다.) - 제한 조건 n은 2이상 1000000이하의 자연수입니다. - 입출력 예 n result 10 4 5 3 - 입출력 예 설명 입출력 예 #1 1부터 10 사이의 소수는 [2,3,5,7] 4개가 존재하므로 4를 반환 입출력 예 #2 1부터 5 사이의 소수는 [2,3,5] 3개가 존재하므로 3를 반환 소수 찾기 문제는 알고리즘 문제에서도 약수 문제와 아주 단골 문제이죠. 소수 찾기에 대한 알고리즘을 공부해보신 분이라면 '에라토스테네스의 체' 라는걸 들어보셨을 겁니다. 위키에 나와있는 이 글을 참고해주신다면 아..

- 문제 설명 점심시간에 도둑이 들어, 일부 학생이 체육복을 도난당했습니다. 다행히 여벌 체육복이 있는 학생이 이들에게 체육복을 빌려주려 합니다. 학생들의 번호는 체격 순으로 매겨져 있어, 바로 앞번호의 학생이나 바로 뒷번호의 학생에게만 체육복을 빌려줄 수 있습니다. 예를 들어, 4번 학생은 3번 학생이나 5번 학생에게만 체육복을 빌려줄 수 있습니다. 체육복이 없으면 수업을 들을 수 없기 때문에 체육복을 적절히 빌려 최대한 많은 학생이 체육수업을 들어야 합니다. 전체 학생의 수 n, 체육복을 도난당한 학생들의 번호가 담긴 배열 lost, 여벌의 체육복을 가져온 학생들의 번호가 담긴 배열 reserve가 매개변수로 주어질 때, 체육수업을 들을 수 있는 학생의 최댓값을 return 하도록 solution 함..

Practical Black-Box Attacks against Machine Learning Machine learning (ML) models, e.g., deep neural networks (DNNs), are vulnerable to adversarial examples: malicious inputs modified to yield erroneous model outputs, while appearing unmodified to human observers. Potential attacks include having malicious c arxiv.org ◎ INTRODUCE Machine Learning 기반 Classifier 들에 대해 Adversarial Example에 의한 공격이 취..

- 문제 설명 문자열 s는 한 개 이상의 단어로 구성되어 있습니다. 각 단어는 하나 이상의 공백문자로 구분되어 있습니다. 각 단어의 짝수번째 알파벳은 대문자로, 홀수번째 알파벳은 소문자로 바꾼 문자열을 리턴하는 함수, solution을 완성하세요. - 제한 사항 문자열 전체의 짝/홀수 인덱스가 아니라, 단어(공백을 기준)별로 짝/홀수 인덱스를 판단해야합니다. 첫 번째 글자는 0번째 인덱스로 보아 짝수번째 알파벳으로 처리해야 합니다. - 입출력 예 s return "try hello world" "TrY HeLlo WoRlD" 문제의 제한 사항을 잘 읽어보시면 문자열 "전체"가 아닌 공백 문자로 분리 된 "각 단어" 에 대한 홀수 짝수 인덱스를 검사해야하는 문제입니다. 그렇다면 먼저 이어져 있는 문자열을 ..

Deep Learning 을 활용한 Neural Network 기술들이 등장하면서 Machine Learning의 다양한 공학적 접근이 개발되고 있습니다. ImageNet과 같은 거대한 데이터셋에 대해서도 효율적으로 연산할 수 있는 알고리즘이라던지 연산을 가속화 시킬 수 있는 하드웨어적인 발전이 뒷받침되어 Real World에서 발생할 수 있는 많은 문제들을 놀라운 성능으로 해결하고 있습니다. 하지만 최근 DNN(Deep Neural Network) 의 훈련에서의 불안정성 및 비신뢰적인 과정으로 인해 Adversarial Attack 에 대해 매우 취약하다는 사실들이 학계에서는 많이 알려지고 있습니다. Adversarial Examples 는 DNN이 잘못된 결과를 산출하도록 공격자가 의도적으로 조작 시..

- 문제 설명 대문자와 소문자가 섞여있는 문자열 s가 주어집니다. s에 'p'의 개수와 'y'의 개수를 비교해 같으면 True, 다르면 False를 return 하는 solution를 완성하세요. 'p', 'y' 모두 하나도 없는 경우는 항상 True를 리턴합니다. 단, 개수를 비교할 때 대문자와 소문자는 구별하지 않습니다. 예를들어 s가 pPoooyY면 true를 return하고 Pyy라면 false를 return합니다. - 제한사항 문자열 s의 길이 : 50 이하의 자연수 문자열 s는 알파벳으로만 이루어져 있습니다. s answer "pPoooyY" True "Pyy" False import collections as col def solution(s): a=col.Counter(s.lower()) ..

- 문제 설명 배열 arr가 주어집니다. 배열 arr의 각 원소는 숫자 0부터 9까지로 이루어져 있습니다. 이때, 배열 arr에서 연속적으로 나타나는 숫자는 하나만 남기고 전부 제거하려고 합니다. 배열 arr에서 제거 되고 남은 수들을 return 하는 solution 함수를 완성해 주세요. 단, 제거된 후 남은 수들을 반환할 때는 배열 arr의 원소들의 순서를 유지해야 합니다. 예를들면 arr = [1, 1, 3, 3, 0, 1, 1] 이면 [1, 3, 0, 1] 을 return 합니다. arr = [4, 4, 4, 3, 3] 이면 [4, 3] 을 return 합니다. 배열 arr에서 연속적으로 나타나는 숫자는 제거하고 남은 수들을 return 하는 solution 함수를 완성해 주세요. - 제한사항 ..