Learning life while studying reinforcement learning algorithm

This algorithm has taught a lot about life. Brilliant algorithm indeed. The more parts of the algorithm I learn, the more I become intrigued. Looking forward to discovering more of it soon.

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Faster R-CNN 논문 요약

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Faster R-CNN  논문명: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks (2015) 저자: Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun 요약 1. Fast R-CNN의 경우 Regional proposal을 만드는데 너무 많은 시간이 소요됨 - Selective search의 경우 이미지 당 2초가 소요됨. 따라서 Selective Search + Fast R-CNN 조합으로는 real-time analysis가 불가능 함 2. Region Proposal Networks (RPNs)을 통해 이미지당 10ms라는 속도로 proposal 추출 가능하며, RPN + Fast R-CNN 조합을 통해 이미지당 10%의 속도 (대략 198ms)로 구현 가능 함 3. 특히, RPN + Fast R-CNN의 경우 정확도(Accuracy) 또 기존의 Selective Search + Fast R-CNN 보다 더욱 높게 나타남. 즉, 정확도와 속도 모두를 향상 시킬 수 있는 방법 임.  Object proposal    - Grouping super-pixels:  Selective search 등    - Sliding windows: EdgeBoxes 등    - Object proposal은 외부 별도의 모듈로써 도입 되었음  Object detection    -  R-CNN    -  Bounding box 생성:         OverFeat, MultiBox, DeepMask   Faster R-CNN    - ...
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Tensorflow tutorial #1

#  Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # #  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); #  you may not use this file except in compliance with the License. #  You may obtain a copy of the License at # #   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # #  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software #  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, #  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. #  See the License for the specific language governing permissions and #  limitations under the License. """Convolutional Neural Network Estimator for MNIST, built with tf.layers.""" from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow as tf tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) def cnn_model_fn(features, labels,...
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호주 대학 등록금 관련

호주에는 대학 학비 관련 CSP와 HECS라는 독특한 제도가 있다. CSP는 정부에서 학비를 일부보조하는 정책으로 이에 대해서는 지난 포스팅에 설명을 했고, HECS에 대해 간단히 말하자면 대학 재학 중에 학비를 전혀 납부하지 않고 졸업 후 일정 수입 이상이 발생하면 학비와 매우 낮은 이자를 분할로 서서히 갚아나가는 제도를 얘기한다. 호주 대학생들은 특혜가 많다. 25세 이전에는 YOUTH ALLOWANCE, 25세 이상은 AUDSTUDY라는 CENTERLINK (호주 복지기관) 수당이 나오기 때문이다. 따라서 대학 재학 중에는 한국의 학생들 처럼 굳이 등록금 마련을 위한 아르바이트를 하는 경우는 매우 드물다. 일을 하는 경우는 대부분 WORK EXPERIENCE를 위한 경우가 많다. 따라서 부모들도 자녀들이 대학을 가면 아예 그냥 손을 놔버리는 경우도 매우 많다. 정부에서 넉넉한 수당이 나오고, 약간의 알바로 용돈 벌이하고, 등록금은 당장 없어도 나중에 JOB을 가지고 서서히 나서 갚아나가면 되기 때문이다. 호주가 대학생들에게 이렇게 특혜가 많은 이유중에 하나는 낮은 대학 진학률이 한몫을 한다. 정부 발표에 의하면 고등학교 졸업생 중에 30%가 대학을 진학하니, 한국의 80%를 상회하는 진학률과는 정말 엄청난 차이가 있다. 그래서 정부차원에서 대학 진학을 장려하기 위해 이렇게 많은 인센티브를 제공하는 것이다. 하지만 호주는 학력보다는 경력이 중시되는 사회이며 위에 언급한 복지기관이 사회 저소득층에 충분한 지원을 해주기 때문에 대학을 굳이 가지 않더라도 자기 경력 개발을 잘하면 소득에 대한 불리함을 크게 느끼며 살지 않는다. 그래서 많은 학생들은 대학을 진학할 필요를 못느끼고, 특히 석사/박사의 경우는 호주 학생 비율이 현저히 낮은 것을 볼 수 있다. 예를들어 박사 과정에게 학비 무료에 정부에서 연간 대략 3만 달러의 장학금이 나온다고해도, 카페에서 알바를 해도 시급 15달러 이상을 받는 현실을 봤을때 크게 메리트가 없는 것이다. 이 문제가 이...
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