본문 바로가기

전체 글149

DirectX : Blank Window // main.cpp#include #include // Global variablesHINSTANCE g_hInst; // current instanceHWND g_hWnd; // main window handle// Function declarations (included in this C++ file)ATOM MyRegisterClass(HINSTANCE);BOOL CreateMainWnd(int);LRESULT CALLBACK WndProc(HWND, UINT, WPARAM, LPARAM);// Main entry point functionint APIENTRY wWinMain(HINSTANCE hInstance, HI.. 2024. 7. 4.
DirectX 소개 DirectX 정의DirectX는 윈도우 플랫폼에 대한 메인 게임 API(Application programming interface)이다. DirectX 파트DirectX Graphics모든 2D와 3D 그래픽 그림을 다룬다DirectInput키보드, 마우스, 게임 패드 그리고 조이스틱과 같은 기기로부터 사용자의 입력을 다룬다DriectInput은 또한 force-feedback에 대한 지원을 제공한다XInputXinput을 사용하면 Xbox 360 컨트롤러와 쉽게 인터페이스할 수 있다XAct3사운드 이펙트와 배경 음악을 제공한다XAct2저수준의 오디오 기술을 제공한다DirectSound사운드 이펙트와 배경음에 대한 오래된 API이다 The Component Object Model (COM)Direct.. 2024. 7. 2.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter 4 : 신경망 학습 학습-       훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것4.1 데이터에서 학습하다!신경망의 특징-       데이터를 보고 학습할 수 있다. 즉, 가중치 매개변수의 값을 데이터를 보고 자동으로 결정한다기계 학습 -        기계 학습의 중심에는 데이터가 존재한다.-       사람의 개입을 최소화하고 수집한 데이터로부터 패턴을 찾으려 시도한다기계 학습의 접근법-       이미지에서는 특징(feature)을 추출하고 그 특징의 패턴을 기계학습 기술로 학습하는 방법이 있다.-       특징은 입력 데이터(입력 이미지)에서 본질적인 데이터(중요한 데이터)를 정확하게 추출할 수 있도록 설계된 변환기를 가리킨다-       이미지 데이터를 벡터로 변환하고, 변환된 벡터를 가지고 .. 2024. 5. 2.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter3-2 : 신경망 3.5 출력층 설계하기분류 (classification)-       데이터가 어느 클래스에 속하느냐는 문제이다-       소프트맥스 함수를 사용한다회귀 (regression)-       입력 데이터에 (연속적인) 수치를 예측하는 문제이다-       항등 함수를 사용한다 항등함수 (identity function)-       입력을 그대로 출력한다소프트맥스 함수 (softmax function)-       소프트맥스 함수의 식은 아래와 같다-       하지만 이대로 계산하면 지수함수에서 오버플로가 발생하기 때문에 아래와 같은 식으로 계산해야 오류가 나지 않는다-       이와 같이 계산하면 오버플로를 막을 수 있다import numpy as npdef softmax(a): c=np.ma.. 2024. 5. 2.

티스토리툴바