쵸코쿠키의 연습장

도전 과제딥 러닝을 위한 새로운 유스 케이스가 밝혀 짐에 따라 해결해야 할 과제도 있습니다. 많은 데이터 필요"알고리즘을 훈련시키는 데 실제로 얼마나 많은 데이터가 있습니까?" 이것은 딥 러닝 알고리즘을 사용하는 사람들이 가장 자주 묻는 질문입니다. 불행히도 정답은 없지만 원칙적으로 데이터 과학자는 원하는 강력한 추상화를 수행하면 더 많은 데이터가 필요하다고 말합니다. 신경 네트워크의 경우, 훈련에 필요한 데이터의 양은 다른 머신 러닝 알고리즘에 비해 훨씬 더 높습니다. 그 이유는 딥 러닝 알고리즘의 과정은 크게 2가지이기 때문입니다. 첫째, 도메인에 대해 알아야하며 문제를 해결해야합니다. 훈련이 시작되면 알고리즘이 처음부터 시작됩니다. 주어진 도메인에 대해 배우려면, 알고리즘은 튜닝하고 함께 수많은 매..

야생 + 형상변환자귀족과 비슷한 방식으로 야생 유닛은 초기 단계에서 매우 평범한 존재입니다. 니달리, 워윅, 아리가 상점에 있는 경우가 많으므로 유닛을 모두 보드에 붙이면 초기 공격 보너스가 부여됩니다 (공격마다 격노 스택 생성). 격노 스택마다 공격 속도가 7 % 향상됩니다. 다시 한 번, 이 챔피언들 상점에서 빈번한 얼굴을 보입니다. 따라서 처음 몇 라운드가 끝나면 적어도 2성 챔피언을 확보 할 수 있습니다. 야생 챔피언을 모으면 형상변환자 보너스도 받습니다. (변신시 최대 보너스를 얻을 수 있습니다.) 그들은 꽤 비싸고 조금 드뭅니다. 그러나 엘리스, 나르, 쉬바나, 스웨인을 발견 할 때마다, 사람들은 다들 구매하기 위해 노력합니다. 유연하게너무 잘 풀리지 않는다면 잠시 시간을 내어 챔피언을 살펴보..

딥 러닝은 오늘날 AI의 사용 증가에 크게 책임이 있습니다. 이 기술은 컴퓨터에 특별한 힘을 주었습니다. 예를 들어, 사람과 거의 같은 정도로 말을 인식 할 수 있는 능력은, 손으로 코딩하기에는 너무 까다로운 기술입니다. 딥 러닝은 또한 컴퓨터 비전을 변형시키고 머신 러닝을 크게 향상 시켰습니다. 이제는 의학, 금융, 마케팅 및 그 밖의 모든 주요 프로세스를 안내하고 향상시키는 데 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 딥 러닝에 대해 논의 할 것이며, 딥 러닝이 그 잠재력을 완전히 발휘하기 전에 해결해야 할 현재의 도전 과제뿐만 아니라 보편적 인 강점을 논의 할 것입니다. 먼저 강점에 대해 알아보고 다음 포스팅에서는 도전과제에 대해 알아보겠습니다. 강점먼저 딥 러닝을 사용하여 얻은 가장 유명한 이점에 대해 살펴..

전략적 팀 전투(롤토체스)의 이번 포스팅에서는 게임 시작시 경쟁에서 앞서 나가는 데 도움이 되는 팁과 트릭이 포함되어 있습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)는 모든 방식의 챔피언, 종족, 직업으로 채워져 있으며 각각 자체 시너지 효과와 보너스가 제공됩니다. 게임 중에는 많은 일이 벌어지게 되며, 초보들에게는 게임을 할 때 엄청나게 어려운 일이 될 수 있다고 말하는 것이 좋습니다. 특히 초반 게임에서는 이것이 사실입니다. 숙련된 플레이어를 상대로 절대적으로 죽는 소리가 날 수 있으므로, 좋은 출발을 하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 그러면 전략적 팀 전투(롤토체스)을 진정으로 배우기 시작할 수 있습니다. 직업 콤보로 좋은 출발을 하면 중반에서 후반 경기까지 훌륭하게 운영할 수 있습니다. 골드를 움직이기..

오픈 소스 머신 러닝 프레임 워크인공 지능 (AI)의 등장으로 기계 학습 기능에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. 금융에서 건강에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 머신 러닝 기반 기술의 도입이 이루어지고 있습니다. 그러나 머신 러닝 모델을 정의하는 것은 대부분의 비즈니스 및 조직에서 복잡하고 자원 집약적인 노력을 계속해야 했습니다. 좋은 머신 러닝 프레임워크를 통해 이러한 문제를 줄일 수 있었습니다. 아래는 기업 및 개인이 머신 러닝 학습 모델을 작성하는 데 사용할 수 있는 최고의 오픈 소스 프레임 워크 및 라이브러리 목록에 대해 알아보겠습니다. Amazon Machine LearningAmazon Machine Learning은 머신 러닝 모델을 개발할 수 있는 도구와 마법사를 제공합니다. AML을 사..

- 금은 어떻게 소비해야합니까? - 매 라운드 초에 미친 지출을하지 않는 것이 절대적으로 중요합니다. 건강한 경제를 지키는 것은 경기가 끝날 때까지 체력에 약간의 피해를 받어라도 경기 후반에 도달하고 구성을 강화하는 열쇠입니다. 새로운 유닛이나 경험치에 현금을 쏟아 부을만큼 유혹적이지만, 참아내고 라운드간에 일정량의 이자를 얻습니다. 이자 총액은 50 골드가되면 일단 상한이 됩니다. 따라서 돈을 최대한 활용하려면이 기준액 아래로 가지 않는 것이 좋습니다. 당신이 체력 바에 약간의 피해를 받았다 하더라도, 건강한 경제를 유지하는 것은 오래 버티는 더 중요한 방법이 될 수 있습니다. 나중에 챔피언 선택을 더 자주하고, 상대방보다 더 빨리 레벨을 올리며, 많은 번거로움 없이 값 비싼 유닛을 구입할 수있게 해줍..

딥러닝이 왜 그렇게 잘 수행되는지에 대한 생각 왜 Deep Learning은 다른 머신 러닝 방법보다 성능이 우수합니까? 세 가지 이유를 제공합니다 : 교육 과정에서의 특징 추출 통합, 매우 큰 데이터 세트의 수집, 기술 개발 다른 머신 러닝 방법론에 비해 딥러닝의 우월한 성능은 최근 여러 포럼과 잡지에서 논평되었습니다. 이 우월의 근거가 되는 세 가지 이유에 대해 알아보겠습니다. 이 문제에 대해 논평 한 최초의 사람은 아니며, 마지막이되지 않을 것이라고 확신합니다. 그러나 딥러닝의 성공 뒤에 있는 실제적인 이유를 고려하고자합니다. 그러므로 이론적인 배경을 찾고 있다면 딥 러닝 학문에서 찾는 것 좋을 것입니다. 실제적인 분류 문제와 응용을 다루기 위한 유용한 기술로 딥 러닝을 전환시키는 실용적인 측면에 ..

전략전 팀 전투(롤토체스)에서 더 많은 게임을 얻는 데 도움이되는 팁, 트릭 및 전략에 대한 조언이 포함되어 있습니다. 전략전 팀 전투(롤토체스)와 Auto Chess 장르에 익숙하지 않다면 꽤 어려운 학습을 경험할 것입니다. 전략전 팀 전투(롤토체스)는 상당히 복잡한 게임이기 때문입니다. 관리 할 돈, 종족 및 직업 시너지를 작업하고 아이템 레시피를 기억해야 합니다. 기본을 이해하고 마침내 게임을 즐기기 시작하려면 실제로 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 전략전 팀 전투(롤토체스)에서 더 많은 정보를 얻는 데, 도움이되는 다양한 전략 조언들에 대해 알아보겠습니다. Teamfight Tactics : 승리 방법 - 어떻게 초기 이득을 얻습니까? - 어떤 챔피언이라도 미리 장착한 아이템은 전반적인 힘에 엄청난..

텍스트를 이미지로64x64 RGB 이미지로 "작은 새가 짧은 오렌지색 부리와 흰 배가 있습니다"와 같은 자연어 텍스트를 변환하는 흥미로운 논문에있는 실험 및 이론을 설명합니다. 소개자연 언어 텍스트 설명을 이미지로 변환하는 것은 딥러닝의 놀라운 데모입니다. 정서 분석과 같은 텍스트 분류 작업은 텍스트에서 차별적인 벡터 표현을 학습할 수있는 Deep Recurrent Neural Networks에서 성공했습니다. 다른 영역에서는 딥 컨볼 루션 GAN이 정상 분포에서 샘플링 한 랜덤 잡음 벡터로부터 침실 내부와 같은 이미지를 합성 할 수 있습니다. Conditional-GAN의 아이디어에서 영감을 얻은 DCGAN을 사용하여 Deep RNN 텍스트 삽입 및 이미지 합성의 발전을 이루러낸 것입니다. Condit..

전략적 팀 전투(롤토체스) - 종족 가이드전략적 팀 전투(롤토체스)에는 해당 챔피언을 포함한 전략적 팀 전투(롤토체스)의 모든 종족에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)에서, 각 챔피언은 특정한 조건이 충족될 때 특별한 보너스를 주는 특별한 기원을 가지고 있습니다. 오토 체스 장르를 처음 접하는 사람이라면 이 중요성을 간과하기 쉬우나, 그것이 어떻게 작동하는지, 그리고 어떻게 그것을 활용할지를 모두 이해해야 합니다. 아래는 전략적 팀 전투(롤토체스)의 모든 종족과 보너스를 소개합니다. 시간이 지남에 따라, 팁, 요령, 그리고 전략 조언이 유효하지 않을 수 있습니다. 그러나 큰 차이는 없을 수 있습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스) : 베스트 종족초창기지만, 현재 게임에서 가장 뛰어난..

딥 러닝에서의 이미지 캡션이미지 캡션은 이미지의 텍스트 설명을 생성하는 과정입니다. 그것은 캡션을 생성하기 위해 자연언어 처리와 컴퓨터 비전을 모두 사용합니다. 데이터 세트는 [이미지 → 캡션] 형태로 이루어질 것입니다. 데이터 세트는 입력 이미지와 해당 출력 캡션으로 구성됩니다. 네트워크 토폴로지 인코더Convolutional Neural Network(CNN)는 인코더로 생각할 수 있습니다. 입력 이미지는 특징을 추출하기 위해 CNN에 주어집니다. CNN의 마지막 은닉 상태는 디코더와 연결되어 있습니다. 디코더디코더는 단어 레벨까지 언어를 모델링하는 반복 신경망입니다. 첫 번째 단계는 인코더와 벡터로부터 인코딩된 출력을 수신합니다. 훈련훈련 중 디코더가 전에 실수를 했더라도 매 시간마다 디코더에 정확..

전략적 팀 전투(롤토체스) 직업 가이드에는 Class 보너스와 각 챔피언의 목록이 포함되어 있습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)의 챔피언은 오리진뿐만 아니라 특정 직업에 속합니다. 예를 들어, 아칼리는 닌자입니다. 야스오는 검사입니다. 일정 수의 같은 직업를 가지고 있으면 그 원형에 대한 특별 보너스가 주어집니다. 직업 보너스는 매우 다양하며, 닌자는 서로의 공격력을 보충하는 반면, 여러 검사 챔피언은 각 공격 시 추가 타격 기회를 갖습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)에서는 팀 구성에서 클래스의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 따라서 다양한 보너스를 제공받으므로 모든 구성원을 지원하고 보완할 수 있습니다. 아래에서는 전략적 팀 전투(롤토체스)의 모든 클래스를 살펴보고 게임이 업데이트되면 변경될 수 있습..

Long Short-Term Memory (LSTM) Long Short-Term Memory(LSTM) 단위 또는 블록은 반복적인 신경 네트워크 구조의 일부입니다. 반복 신경망은 이러한 인공지능 프로그램이 인간의 생각을 보다 효과적으로 모방할 수 있도록 도와줄 수 있는 특정 유형의 인공 기억 과정을 활용하도록 만들어졌습니다. 반복 신경 네트워크는 프로그램이 입력을 수신하고 출력을 생성하는 방식에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 Long Short-Term Memory (LSTM) 블록을 사용합니다. Long Short-Term Memory (LSTM) 블록은 가중 입력, 활성화 기능, 이전 블록의 입력 및 최종 출력 등 다양한 구성 요소를 갖춘 복잡한 단위입니다. 프로그램은 단기 메모리 프로세스에 기반한..

팁과 트릭심지어 게임 시작 초반 동안 망한 사람에게도, 전략적 팀 전투(롤토체스)은 때때로 상당히 압도적일 수 있습니다. 아래에는 몇 가지 경기 우승에 도움이 될 몇 가지 조언이 정리되어 있습니다. 상대편을 주의 깊게 관찰하십시오.화면 왼쪽 아래에 각 개인의 체스 보드를 볼 수 있는 그리드가 있습니다. 상대편이 팀 구성을 어떻게 하고 있는지 확인하는 습관을 들이고 가능하면 상대편에게 대항할 수 있도록 독자 분만의 빌드를 계획하세요. 융통성 있게 행동하세요.특정 오리진 및 클래스 보너스에 지나치게 전념하지 않는 것이 중요합니다. 때로는 어떤 보너스를 얻으려고 총을 쏘기도 하지만, RNG는 여러분의 편이 아닐 수도 있고 필요로 하는 조각들은 결코 나타나지 않을 수도 있습니다. 항상 한 단계 앞서 생각하고, ..

RBMT(Rule-Based Machine Translation) 기술RBMT는 수 많은 내장된 언어 규칙과 각 언어 쌍에 대해 수백만 개의 2개 사전을 사용합니다. RBMT 시스템은 텍스트를 구문 분석하여 대상 언어의 텍스트가 생성되는 과도 표현을 생성합니다. 이 프로세스에는 형태학, 통사 및 의미 정보가 포함된 광범위한 어휘소와 대규모 규칙 집합이 필요합니다. 소프트웨어는 이러한 복잡한 규칙 집합을 사용한 다음 소스 언어의 문법 구조를 대상 언어로 전송합니다. 규칙 기반 기계 번역 시스템은 거대한 사전과 정교한 언어 규칙을 기반으로 합니다. 사용자는 시스템의 기본 설정을 재정의하는 사용자 정의 사전을 생성하여 변환 프로세스에 용어를 추가하여 변환 품질을 개선할 수 있습니다. 대부분의 경우, 두 가지 ..

ITEM - 어떻게 사용할까요?아이템은 크립에서 떨어지거나 캐러셀에서 획득한 챔피언들을 선택해서 얻을 수 있습니다. 다음과 같은 방식으로 작동합니다. 획득한 모든 아이템은 화면 왼쪽 하단의 벤치 옆에 빛나는 큐비노이드로 표시됩니다. 그것들을 사용하기 위해 끌어서 챔피언들에게 떨어뜨려 줍니다. 아이템마다 효과가 다릅니다. 어떤 것은 공격 피해를 증가시키는 반면, 다른 것들은 마력 재생을 증가시킬 수 있습니다. 올바른 조건이 충족되면 두 항목을 하나의 강력한 항목으로 결합할 수 있습니다. 이미 준비된 챔피언 위에 어떤 아이템을 올려 놓으면 어떤 아이템으로 결합할 수 있는지 알 수 있습니다. 아이템을 동등하게 조합할 때, 그것이 어떻게 특정 챔피언과 그 능력에 도움이 될지에 대해 신중하게 생각해보세요. 체력을..

기계 번역이란기계 번역(MT)은 옥스포드 영어 사전에 정의된 대로 자동 번역 또는 "컴퓨터에 의해 수행되는 번역"입니다. 이 프로세스는 2개 국어로 된 데이터 세트와 다른 언어 자산을 사용하여 텍스트를 번역하는 데 사용되는 언어와 구 모델을 만드는 과정입니다. 컴퓨터 활동이 점점 더 주류를 이루고 인터넷이 더 넓은 다국어 및 글로벌 커뮤니티를 개방함에 따라 기계 번역의 연구와 발전이 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 오늘날 시장에서는 SMT(Statistical Machine Translation), RBMT(Rule-Based Machine Translation)를 결합한 하이브리드 시스템이 가장 널리 사용되고 있습니다. 인간 VS 기계 변역 사람이든 자동화된 번역이든 원래 언어로 된 텍스트의 의미는 대..

Gold는 전략적 팀 전투(롤토체스)의 핵심 리소스이며, 게임에서 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 챔피언- 각 라운드가 시작될 때 상점에서 새 챔피언을 구매할 수 있습니다. 이 선택 항목도 랜덤화되므로 동일한 풀을 두 번 마주치지 않습니다. Refresh Pool(풀 새로 고침)- 가게에서 챔피언을 선택하는 데 불만이 있으면 금을 조금 써서 새로 고치면 됩니다. 귀중한 금 보유고를 불태울 것이기 때문에 경기 초반에는 이 점을 추천하지 않을 것입니다. 현명하게 쓰고 푼돈을 아끼세요. EXP - 한 번에 4개의 금을 사용하여 EXP를 획득할 수 있으며, 이는 캐릭터의 레벨을 높이는 데 도움이 됩니다. 만약 여러분이 많은 양의 금을 가지고 있다면, 여러분이 상대편에 비해 유리할 것이기 때문에 ..

Vanishing Gradient Problem오늘은 RNN과 함께 존재하는 거대한 문제에 뛰어들겠습니다. 우선 수학 용어에 대해 너무 깊이 파고들지 않고 명확하게 설명될 것입니다. 그리고 더 중요한 것은 이 문제에 대한 해결책을 심층 학습 시리즈의 다음 기사에서 논의할 것입니다. 그렇다면, Vanishing Gradient Problem라고 하는 것은 무엇일까요? RNN 뒤에 있는 사람들Vanishing Gradient Problem는 1991년 처음 발견되었습니다. 천재 과학자이자 창립자 중 한 사람으로, 오늘날 RNN과 LSTM을 사용하는 방식에 큰 기여를 했습니다. 몬트리올 대학의 요수아 벵기오 교수입니다. 그는 또한 Vanishing Gradient Problem를 발견했지만 1994년에 썼습니..

Champions - 업그레이드, Origins, Classes 등 챔피언은 수동적 또는 능동적인 능력을 가집니다. 적극적인 능력은 챔피언의 마력이 가득 차면 활성화되고, 적을 공격할 때 마력을 얻게 됩니다. 같은 챔피언을 3개 구입하면 같은 유닛의 강력한 1개로 결합됩니다. 2 별 챔피언을 만들려면 세 개의 1 별 챔피언가 필요합니다. 3 별 챔피언(가장 높은 계층)를 생성하려면 2개의 별 단위 3개가 필요합니다. 모든 챔피언은 클래스에 속해있고 오리지널을 가지고 있습니다. 요구 사항을 이행하면 특별 보너스를 지급합니다. 예를 들어, 솔을 보세요. 드래곤 오리지널 출신이며 소서러 클래스에 속해 있습니다. 용 두 마리를 배치하면 마법의 손상에 면역이 됩니다. 마법사는 3개 배치하면 +35%의 주문 피해를..