리눅스 iso 이미지 등록 https://ubuntu.com/download/server#release-notes-tab-lts 위 링크로 server용 ubuntu 26.04 LTS Download 링크 복사 Proxmox 페이지에서 'Datacenter-pro

가상머신에서 네트워크 종류 Host-Only:외부 인터넷과 완전히 단절된 폐쇄적 네트워크로, 가상머신 내에 존재하는 머신들과 호스트PC끼리만 통신 가능 Bridge: 가상머신이 호스트PC의 물리 랜카드에 직접 매달려 있는 형태로, 공유기(router)로부터 독립적인 I

SSH Key 설명 SSH 패스키 설정은 원격서버 ssh 접속 시 패스워드 로그인을 차단하고 등록된 key로만 접속하도록 설정하는 것입니다. ssh key는 private key와 public key로 나누어져 있습니다. private key: 로컬pc 위치, 절대

위 그림과 같이 가중치를 어떻게 초기화 하냐에 따라 많은 성능 차이가 나므로 가중치 초기화는 중요초기 가중치를 잘못 설정하면 layer(층)이 깊어질수록 문제 발생기울기 소멸: 역전파 과정에서 가중치의 작은 값들이 계속 곱해지면서 입력층으로 갈수록 기울기가 0에 수렴하

cmd 관리자 권한으로 실행 - 'ipconfig -all' 명령어 실행 - 원하는 네트워크 정보 확인서브넷 마스크, 기본 게이트웨이, dns 서버 정보 확인원하는 네트워크 선택 - 속성 - '인터넷 프로토콜 버전 4(TCP/IPv4)' 클릭 후 속성 선택 - 다음 i

1. GCN 기반 추천 시스템 진화 과정 1-1. MF (Matrix Factorization) 기존 협업 필터링으로 정적 임베딩 후 사후 연산 방식 순전파 단계에서 유저 벡터와 아이템 벡터가 서로 독립적 예측 점수를 계산할 때 단순 내적을 수행하므로 그래프 구조나 이

기존 범주형변수를 one-hot 인코딩하면 대부분의 값이 0이므로 매우 sparse해짐위의 문제를 해결하기 위하여 임의의 길이의 실수 벡터로 밀집되게 표현하는 일련의 방법을 임베딩(embedding)이라 하고, 각 카테고리가 나타내는 실수 벡터를 임베딩 벡터라 함관련

데이터 전처리(Preprocessing)와 데이터 증강(Augmentation)을 수행ToTensor() 함수 : 데이터를 Pytorch 텐서(Tensor)로 변환하고, 픽셀 값을 0.0~1.0 범위로 스케일링Lambda() 함수 : 사용자 정의 함수(lambda)를

배열(array)이나 행렬(matrix)과 매우 유사한 특수한 자료구조GPU 연산이 가능, 자동 미분(Autograd) 지원torch.zeros(): 0으로 채워진 텐서torch.ones(): 1로 채워진 텐서torch.randn(): 정규분포를 따르는 랜덤 텐서tor

뉴런에서 출력값을 변경시키는 함수, 비선형함수시그모이드 함수, 소프트맥스 함수, 하이퍼볼릭탄젠트 함수, 렐루 함수loss 함수의 최소값을 찾아가는(최적화) 알고리즘계산된 그레디언트를 바탕으로 실제로 가중치를 어떻게 갱신할지 결정입력층에서 출력층 방향으로 연산 전개출력층

명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 것학습 지도 방식에 따른 머신러닝 종류지도 학습비지도 학습준지도 학습강화 학습점진 적 학습 가능 여부에 따른 머신러닝 종류배치 학습온라인 학습출력값이 연속된 구간의 숫자 값출력값이 범주 또는 클래스해당 경우

기존 개념에서는 top-down 방식코드 구현 방식에서도 top-down 방식→ 조회 알고리즘이중 for문으로안쪽 for문에서 현재 노드에 찾는 키가 있는지 탐색하고바깥 for문에서 찾는 키가 없다면 현재 노드를 자식노드로 바꿈기존 개념에서는 bottom-up 방식코드

자료구조: 자료들을 정리하고 조직화하는 구조단순 자료구조 : 정수, 실수, 문자와 같이 프로그래밍 언어에서 기본적으로 제공하는 데이터 타입복합 자료구조 : 단순 자료구조를 기반으로 만들어낸 배열, 스택, 트리와 같은 자료 구조직접 접근 : 한 번만에 접근순서 접근(순차