Mnemonic Mnemonic

어텐션 메커니즘의 역할시퀀스 모델링 및 변환 모델에서 의존성을 거리에 상관없이 모델링할 수 있도록 한다.기존 어텐션 메커니즘의 사용 방식대부분 순환 신경망과 함께 사용된다.

NVIDIA Tesla P100 GPU의 설계 목적고성능 컴퓨팅(HPC)과 인공지능(AI) 애플리케이션 지원NVIDIA Tesla P100 GPU의 기반 아키텍처NVIDIA Pascal GPU 아키텍처NVIDIA Tesla P100 GPU의 반정밀도 연산 성능최대 18.7 TFLOPSNVIDIA Tesla P100 GPU의 메모리 대역폭720GB/sNVIDIA Tesla P100 GPU의 메모리 유형16GB HBM2(High Bandwidth Memory 2)NVIDIA Tesla P100 GPU의 CUDA 코어 개수3,584개NVIDIA Tesla P100 GPU의 다이 크기610mm²NVIDIA Tesla P100 GPU의 트랜지스터 수153억 개NVIDIA Tesla P100 GPU의 연결 인터페이..

람다표현식의 정의람다 표현식은 이름 없는 함수를 한 줄로 정의하는 방법람다표현식의 특징익명성, 간결성, 일회성람다표현식의 Python 코드 예시lambda 매개변수: 표현식 기본적인 람다 함수 사용# 두 수를 더하는 람다 함수add = lambda x, y: x + yprint(add(3, 5)) # 출력: 8 map() 함수와 함께 사용# 리스트의 각 요소를 제곱하기numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))print(squared) # 출력: [1, 4, 9, 16, 25] filter() 함수와 함께 사용# 짝수만 필터링하기numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]even_number..

가비지 컬렉터의 정의프로그램이 동적으로 할당한 메모리 중 더 이상 사용되지 않는 영역을 자동으로 찾아내 해제하는 메모리 관리 기법가비지 컬렉터의 특징프로그래머가 명시적으로 메모리를 해제할 필요가 없어 메모리 관리의 부담을 줄여줌가비지 컬렉터의 사용 분야Java, C#, JavaScript 등 고수준 언어가비지 컬렉터의 동작 위치JVM의 힙 영역암기법: 쓰레기 더미 힙가비지 컬렉터의 역할더 이상 참조되지 않는 객체(가비지)를 찾아 제거가비지 컬렉터의 주요 알고리즘Mark and SweepMark and Sweep 알고리즘의 Mark 단계사용 중인 메모리를 식별Mark and Sweep 알고리즘의 Sweep 단계사용되지 않는 메모리를 해제Mark and Sweep 알고리즘의 Compact 단계필요에 따라 남..

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Python의 패러다임멀티 패러다임으로 객체 지향, 절차적(명령형), 함수형, 구조적, 반사적 프로그래밍을 포함한다.Python의 설계자Guido van RossumPython의 개발자Python Software FoundationPython의 첫 릴리스Python 0.9.0, 1991년암기법: 9-1=89-1: 918: 파이썬Python의 최신 안정 버전3.13.0, 2024년 10월 7일에 출시Python의 타입 규율덕 타이핑, 동적 타이핑, 강한 타이핑을 포함하며, 3.5부터 선택적 타입 주석을 지원한다.Python의 Tier 1 운영체제64비트 Linux, macOS, 64비트 및 32비트 Windows 10+Python의 Tier 2 운영체제32비트 WebAssembly(WASI)Python의 ..

CUDA의 개발자NvidiaCUDA의 최초 출시 시점2007년 6월 23일CUDA의 지원 운영 체제Windows와 LinuxCUDA의 플랫폼지원되는 GPU들CUDA의 유형GPGPUCUDA의 라이선스Proprietary(독점)CUDA의 공식 웹사이트developer.nvidia.com/cuda-zoneCUDA의 정의특정 유형의 GPU를 사용하여 범용 처리 성능을 가속화하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 APICUDA의 초기 명칭Compute Unified Device ArchitectureCUDA API의 주요 기능C 프로그래밍 언어 확장을 통해 스레드 수준의 병렬 처리를 지정하고, CPU와 GPU 간 데이터 이동과 같은 GPU 장치 특정 작업을 지정하는 것CUDA의 소프트웨어 계층GPU의 가상 명령 집합과 병렬..

TensorFlow의 개발자Google Brain 팀TensorFlow의 초기 릴리스 시점2015년 11월 9일TensorFlow의 저장소https://github.com/tensorflow/tensorflowTensorFlow의 작성 언어Python, C++, CUDATensorFlow의 지원 플랫폼Linux, macOS, Windows, Android, JavaScriptTensorFlow의 타입머신러닝 라이브러리TensorFlow의 라이선스Apache 2.0TensorFlow의 공식 웹사이트tensorflow.orgTensorFlow의 정의머신러닝 및 인공지능을 위한 소프트웨어 라이브러리TensorFlow의 주요 사용 분야신경망의 학습과 추론TensorFlow의 주요 경쟁 프레임워크PyTorch, ..