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KalelPark's LAB

[ CLEAN CODE ] Dictionary defaultdict, Closure in local function?

Dictionary - 일반적으로, Dictionary의 원소 삽입 순서와 iteration 순서는 일치하지 않는다. 이러한 일이 발생하는 이유는, Dictionary의 구현이 내장 hash와 난수 씨앗값(seed)을 사용하는 해시 테이블 알고리즘이기 때문이다. - 만약 dictionary를 순서에 의존하고 싶다면, 아래와 같은 명령어를 사용하면 됩니다. baby_names = { "cat" : "kitten", "dog" : "puppy" } print(baby_names.keys()) print(baby_names.values()) print(baby_names.items()) print(baby_names.popitem()) 기존 방법에서는, dictionary에서 값을 불러올 때, 순서대로 불러오..
Python/CLEAN CODE 2023. 3. 14. 09:36
[CODE] NLP's Study for BERT tutorial

BERT가 무엇인지에 관련해서는, 하단의 링크를 참조하시면, 감사하겠습니다..! [논문 리뷰] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Abstract BERT(Bidirectional Encoder Representations Transformers)에 대해서 소개합니다. BERT는 모든 layer로부터 양방향 정보를 활용하여, 학습합니다. 이후, downstream시, 단지 하나의 layer를 추가하여도, pretraining kalelpark.tistory.com 하단의 링크를 통해서, 데이터를 다운로드 하는 것이 가능합니다..! !git clone https://github.com/e9t/nsm..
Data Science/CODE 2023. 3. 13. 21:36
[ CLEAN CODE ] 왈러스 연산자, ZIP, Packing, Unpacking?

Packing & Unpacking Packing : 인자로 받은 여러개의 값을 하나의 객체로 합쳐서 받을 수 있도록 합니다. tuple은 *를 사용하여, 나타냅니다. 반면에 **의 경우, dictionary로써 사용됩니다. def func(*args): print(args) print(type(args)) // func(1, 2, 3, 4, 5, 6, 'a', 'b') // result // (1, 2, 3, 4, 5, 6, 'a', 'b') // def kwpacking(**kwargs): print(kwargs) print(type(kwargs) // kwpacking(a=1, b=2, c=3) // result // {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} // Unpacking : 함수를 호..
Python/CLEAN CODE 2023. 3. 13. 09:51
[논문 리뷰] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Abstract BERT(Bidirectional Encoder Representations Transformers)에 대해서 소개합니다. BERT는 모든 layer로부터 양방향 정보를 활용하여, 학습합니다. 이후, downstream시, 단지 하나의 layer를 추가하여도, pretraining이 편리하게 되며, 여러 분야에서 SOTA를 달성합니다. Introduction 기존 GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 단방향이라 문장의 맥락을 해석하는데 상당히 제한이 있음을 언급합니다. 본 논문에서는, fine-tuning을 개선한 BERT(Bidirectional Encoder Representation)를 소개합니다. 본 논문에서 말하는 주된 기여 3가지는 1. BE..
Data Science/Large Language Model 2023. 3. 12. 18:37
[논문 리뷰] VICReg: Variance-Invariance-Covariance Regularization for Self-Supervised Learning

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract 최근의 방법론은, 2개의 이미지로부터 얻은 embedding된 vector간의 관계를 구하고자 하였다...
Data Science/Self Supervised Learning 2023. 3. 12. 14:00
[ CLEAN CODE ] PEP(Python enhancement proposal) 8, string?

PEP(Python Enhancement Proposal) 8이란? - Python 코드를 어떤 형식으로 작성할지 알려주는 가이드라인이다. * 파이썬 커뮤니티에서 자주 활용되는 방안이기에, 참조하시기 바랍니다. https://peps.python.org/pep-0008/ PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org PEP 8 – Style Guide for Python Code Author: Guido van Rossum , Barry Warsaw , Nick Coghlan Status: Active Type: Process Created: 05-Jul-2001 Post-History: 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Con..
Python/CLEAN CODE 2023. 3. 12. 09:57
[ 논문 리뷰 ] Improving Unsupervised Image Clustering With Robust Learning

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract Unsupervised Clustering 방법론은 기존의 학습방법을 대체하기 위해 도입되지만, 잘못된..
Data Science/Self Supervised Learning 2023. 2. 9. 21:55
[ 논문 리뷰 ] Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract ComputerVision에서는 Clustering이 계속되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 Neura..
Data Science/Self Supervised Learning 2023. 2. 8. 16:52
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