11559번 문제뿌요뿌요의 룰은 다음과 같다.필드에 여러 가지 색깔의 뿌요를 놓는다. 뿌요는 중력의 영향을 받아 아래에 바닥이나 다른 뿌요가 나올 때까지 아래로 떨어진다.뿌요를 놓고 난 후, 같은 색 뿌요가 4개 이상 상하좌우로 연결되어 있으면 연결된 같은 색 뿌요들이 한꺼번에 없어진다. 이때 1연쇄가 시작된다.뿌요들이 없어지고 나서 위에 다른 뿌요들이 있다면, 역시 중력의 영향을 받아 차례대로 아래로 떨어지게 된다.아래로 떨어지고 나서 다시 같은 색의 뿌요들이 4개 이상 모이게 되면 또 터지게 되는데, 터진 후 뿌요들이 내려오고 다시 터짐을 반복할 때마다 1연쇄씩 늘어난다.터질 수 있는 뿌요가 여러 그룹이 있다면 동시에 터져야 하고 여러 그룹이 터지더라도 한번의 연쇄가 추가된다.남규는 최근 뿌요뿌요 게..

부스트캠퍼로서의 마지막 프로젝트최근 나의 티스토리 포스팅 대부분을 차지했던 부스트캠프가 끝났다. 8월에 만났던 팀원들과 마지막 프로젝트까지 함께한 만큼 주제에 대해 다함께 오랜 시간 고민했고, 공통적으로 이루고 싶었던 목표는 "기술적 챌린지를 통해 사용자 경험 개선"이었다.데이터셋 및 주제 선정팀 소개서 작성->기업 매칭을 거쳐 업스테이지와 연계해 비즈니스적 가치를 창출하는 AI 프로덕트를 개발하는 것을 목표로 삼았다.팀의 공통 관심사였던 콘텐츠•문화 도메인 내에서 사용자의 실제 로그 데이터를 찾아야 했고, 학습용 데이터는 플레이리스트와 유저 간의 상호작용 로그가 기록된 kaggle의 Spotify Dataset을 선정했다. 유저와 트랙 간의 상호작용 로그를 수집한 데이터셋이다.음악 청취 상호작용 데이터..

들어가며변분 추론, Diffusion, AutoEncoder 등 딥러닝 모델에서 자주 등장하는 통계학적 개념 KL Divergence(Kullback-Leibler Divergence)에 대해 deep dive한 내용을 포스팅했다.BackgroundKL Divergence를 이해하기 위해서는 1. 정보량, 2. 정보 entropy, 3. cross-entropy의 세 가지 용어를 미리 알아야 한다. 1. 정보량수식적 정의: $I(X) = -\log_bP(X)$이산 랜덤변수 $X$에 대한 정보량을 나타낸다.정보량을 더할 때, log 함수의 additive 성질을 이용하기 때문에 log를 붙여 정의한다.로그의 밑 $b$는 태스크에 따라 정의하면 된다.확률적으로 낮은 내용(놀랄만한 내용)일수록 정보량이 많다...

👩🏻‍💻 본 포스팅은 개인적 공부를 위해 논문 RecVAE를 정리한 포스팅으로, 오류가 있을 수 있습니다.AbstractRecVAE는 Mult-VAE에서 발전한 추천시스템 모델로, variational autoencoder를 채택했다.원래 VAE 구조는 생성형 모델에서 많이 사용되지만, 데이터의 표현력을 높이는 parameter를 찾는 representation learning에도 사용된다는 것이 특징이다.기존 Mult-VAE와 비교했을 때 개선된 점은 다음과 같다.prior distribution 추가 ⇒ 이전 인코더의 파라미터 사용 가능KL term 반영을 위한 $\beta$ hyperparam 추가alternating update 학습인코더 구조 변경Background+) Autoencoder..