정규표현식은 특정한 규칙을 가진 문자열의 집합을 표현하는 데 사용하는 형식 언어입니다. 가령, 'E'로 시작하는 단어를 찾거나, 숫자를 제외한 모든 문자열을 찾아내는 등의 경우에 사용됩니다. 아래는 정규표현식을 작성하는 문법에 대해 정리한 표입니다.POSIX 표준기호뜻예시표현가능한 문자열.임의의 한 문자a.baab, abb, acb, ...*임의의 문자열a*bab, aab, aaab, abcb, ...^처음^abc.abca, abcb, abcc, ...$끝.abc$aabc, babc, cabc, ...( )하위식a(bb|cc)dabbd, accd{ }좌측의 문자가 반복a{3}baaab{m,}좌측의 문자가 m회 이상 반복a{3,}baaab, aaaab, ...{m, n}좌측의 문자가 m회 이상, n회 이하..

NIPS 2012에 발표된 논문입니다.NIPS | https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2012/hash/6aca97005c68f1206823815f66102863-Abstract.html Abstract 비지도 학습과 딥러닝에 대한 연구는 모델의 크기가 클수록 그 성능이 비약적으로 향상된다는 것을 밝혔습니다. 이 논문에서는 이러한 대규모 모델을 학습하는것에 대한 문제점의 해결방안에 대해 논합니다. 그리고 이를 바탕으로 수천 개의 장치를 이용해 computing cluster를 구축할 수 있는 SW 프레임워크인 DistBelif를 구현했습니다. 이 프레임 워크에는 두 가지 알고리즘이 구현되었습니다. Downpour SGD는 비동기적 SGD를 수행하여 다수의 장치들을 이..

2016년 5월의 논문입니다.arxiv | https://arxiv.org/abs/1605.08695github | GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone AbstractionTensorFlow(이하 TF)는 다양한 대규모 계산 환경에서 작동가능한 ML 시스템입니다. TF는 dataflow graph를 사용해 계산들과 그 공유 상태를 나타낼 수 있습니다. 또한, DNN의 학습 및 추론 과정을 효과적으로 지원해 많은 서비스의 프로덕션 환경 상에서 사용되고 있습니다. 이 논문에서는 TF의 dataflow 모델을 다른 모델들과 비교하면서 설명하고, 실제 응용 프로그램에서 얼마나 강력한 성능을 발..