문제오박사 : 그럼 다솜아 이제 진정한 포켓몬 마스터가 되기 위해 도감을 완성시키도록 하여라. 일단 네가 현재 가지고 있는 포켓몬 도감에서 포켓몬의 이름을 보면 포켓몬의 번호를 말하거나, 포켓몬의 번호를 보면 포켓몬의 이름을 말하는 연습을 하도록 하여라. 나의 시험을 통과하면, 내가 새로 만든 도감을 주도록 하겠네.입력첫째 줄에는 도감에 수록되어 있는 포켓몬의 개수 N이랑 내가 맞춰야 하는 문제의 개수 M이 주어져. N과 M은 1보다 크거나 같고, 100,000보다 작거나 같은 자연수인데, 자연수가 뭔지는 알지? 모르면 물어봐도 괜찮아. 나는 언제든지 질문에 답해줄 준비가 되어있어.둘째 줄부터 N개의 줄에 포켓몬의 번호가 1번인 포켓몬부터 N번에 해당하는 포켓몬까지 한 줄에 하나씩 입력으로 들어와. 포켓..

문제수 N개가 주어졌을 때, i번째 수부터 j번째 수까지 합을 구하는 프로그램을 작성하시오.입력첫째 줄에 수의 개수 N과 합을 구해야 하는 횟수 M이 주어진다. 둘째 줄에는 N개의 수가 주어진다. 수는 1,000보다 작거나 같은 자연수이다. 셋째 줄부터 M개의 줄에는 합을 구해야 하는 구간 i와 j가 주어진다.출력총 M개의 줄에 입력으로 주어진 i번째 수부터 j번째 수까지 합을 출력한다.제한- 1 ≤ N ≤ 100,000- 1 ≤ M ≤ 100,000- 1 ≤ i ≤ j ≤ N11659번: 구간 합 구하기 4 $a_n$을 입력한 수 $x_1 + x_2 + ... + x_n$이라 정의하자. 즉, $a_n$은 n번째 수까지의 합이다. 구하는 것은 i번째 수부터 j번째 수까지의 합이므로, 이는 $a_j - a..

PyTorch의 Autograd 시스템은 모델 파라미터 최적화를 위한 자동 미분과 역전파(Backpropagation)를 간단하게 수행할 수 있도록 설계되어 있다. 역전파는 미분의 성질과 연쇄 법칙(Chain Rule)을 기반으로 손실 함수의 최적화를 수행하며, PyTorch는 이를 효율적으로 처리한다. 인공 신경망의 최적화는 손실 함수(Loss Function)의 최소값을 찾는 과정을 통해 모델의 최적 가중치를 도출하는 것이다. 이 과정에서 변화율을 나타내는 미분은 필수적이며, 신경망의 여러 층(layer)을 통과하며 계산된 출력값에 대해 미분의 성질과 연쇄 법칙(Chain Rule)을 적용하여 최적화가 수행된다. PyTorch는 이러한 계산 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 연산 그래프(Computa..

Tensor의 개념Pytorch의 기본 단위인 Tensor는 다차원 배열(n-dimension array)를 의미한다. 행렬과 혼동하기 쉬운데, Tensor는 2차원을 넘어, 3차원, 4차원, ... n차원으로 데이터를 표현할 수 있다.  정리하자면, tensor는 0차원의 scalar, 1차원의 vector, 2차원의 matrix, 그리고 3차원 이상의 고차원 배열을 표현할 수 있다.  tensor의 차원은 rank라 부르며, pytorch에서 tensor의 각 차원은 다음과 같이 구분된다.  1. Scalar (0차원 tensor)하나의 숫자 데이터 (ex. $x=5$)Pytorch 차원: torch.tensor(5) -> rank = 0 (차원 없음)2. Vector (1차원 tensor)숫자의 1..

문제방향 없는 그래프가 주어졌을 때, 연결 요소 (Connected Component)의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.입력첫째 줄에 정점의 개수 N과 간선의 개수 M이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000, 0 ≤ M ≤ N×(N-1)/2) 둘째 줄부터 M개의 줄에 간선의 양 끝점 u와 v가 주어진다. (1 ≤ u, v ≤ N, u ≠ v) 같은 간선은 한 번만 주어진다.출력첫째 줄에 연결 요소의 개수를 출력한다.11724번: 연결 요소의 개수 연결 성분의 개수, 즉 최대로 연결된 부분 그래프들을 찾는 문제이다. 다음과 같은 예제 입력에서, 6 51 22 55 13 44 6 이를 그래프로 표현하면 다음과 같다. 2개의 부분 그래프로 구성되는 것을 볼 수 있다.  이 문제에서 조건은 처음 입력한 그..

[PyTorch] CUDA, cuDNN 설치 — zerogod 코코딩딩 [PyTorch] CUDA, cuDNN 설치PyTorch 설치 전에, CUDA를 먼저 설치한다. CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVDIA가 제공하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API로, GPU를 사용해 연산을 가속화하는데 사용된다. Pytorch와 같은 딥러닝 프레임zerogod-ai-dev.tistory.comCUDA와 cuDNN은 위에서 설치 Start Locally | PyTorch Start LocallyStart Locallypytorch.org위 링크에 접속한다. pip를 이용한 설치를 진행할 예정이며 최소 python 3.9 이상부터 가능하다고 한다. 설치한 Toolkit에 맞게..