10월 19일 일기
지루함과 새로운 것을 배우는 것에 관한 생각
알량한 지식으로 할 수 있는 게 생기니 벌어진 일
오랜 시간동안 독서를 하지 않았다. 공부도 요즘 게을리 한 것 같다. 지금 내가 가진 지식으로, 무언가를 해볼 수 있게 되어서인 것 같다. 논문을 열심히 들여다보면 적당한 수준에서 구현할 수 있었고, 대충 레퍼런스 문서 찾아보면 내게 필요한 정도의 프로그래밍은 대강 할 수 있게 된 이후부터인 것 같다.
오랫동안 새로운 것을 배우는 일을 하지 않았더니 새로운 것을 배우는 방법을 까먹어버린 것 같다. 계속 할 줄 아는 대로, 편한 대로 생각하게 되어버린 것 같다. 무언가를 찾아볼 때, 정말 중요한 것들은 어딘가 책에 쓰여져 있다는 사실을 알고 있으면서도, 블로그나 유투브 글부터 찾게 되는 나를...
Hierarchical Navigable Small World Graph로 nearest neighbor를 빠르게 찾아 보자.
[WIP]
Neural Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning
잡담
-
회사에서 맥을 받았다. 오예… 맥으로 쓰는 첫 블로그 포스트. 익숙해지질 않는다 ‘ㅅ’… 벌써 한달이나 됬는데, 코드도 제대로 못 짜겠고, 블로그에 글도 제대로 못 쓰고 있다. 근데 맥 생각보다 이쁘자너…불편하지만…이쁜것… 그것이 갬성..
-
요즘 집중을 잘 못하겠다. 우울한 기분은 조금 나아진 것 같은데, 왜 우울함이 끝나면 산만함이 찾아오는 걸까. 나는 공부를 할 수 없는 운명인 것일까… 그런...
8월 27일 일기
의식의 흐름대로 쓰는 잡담
1
생각해보면, 내가 하고 싶은 일들을 다 해 오면서 살아온 것 같다. 어떻게 이게 가능했을까. ‘내가 하고싶은 일’과 ‘내가 할 수 있는 일’의 수준으로 낮춰 온 게 아닐까 하는 생각이 든다. 조금만 더 성장의 고통을 즐기는 사람이 되었으면 좋겠다. ‘내가 할 수 있는 일’을 ‘내가 하고 싶은 일’의 레벨의 반만큼이라도 높일 수 있는 사람이 되고 싶다.
2
이번 세태를 보면서, 부정적인 방법을 통해 지금 자신의 자리에 오른 사람이 있을 수도 있다는 사실을 깨닫게 되었다. 솔직히 너무 부럽다. 그런 사람들이 갖지 못하고, 내가 가진 것은 무엇일까. 내 얻어낸 것들(사실 지금 내가 얻어낸 게 없지만)과, 내가 앞으로 얻어갈 것들의 (남들의 도움과 호의가 물론 가장 중요한 역할을 하겠지만) 많은 부분이 내 스스로의 힘으로 ...
TSP 문제를 강화 학습으로 풀기
Neural Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning
Attention, Learn to Solve Routing Problems! 논문 리뷰입니다. 설명은 됬고, 코드를 보고 싶어 하실 분도 계실 것 같습니다 ‘ㅅ’… 논문에서 리뷰한 Attention, Learn to Solve Routing Problems!과 Neu...
나는 무엇을 하고 싶을까
공부에 대한 동기
어느 회사의 영입제의를 보자마자, 가능하면(병역특례가 주어진다면) 그 곳에 가서 일하고 싶다는 생각부터 들었다. 그리고 드는 생각은 회의감. 내가 연구를 하기에 적합한 사람인가?
연구를 하고 싶다. 혹은 공부를 더 잘 하고 싶다는 생각은 든다. 하지만, 적어도 적법한 방법으로 군 문제를 해결하기 전까지는 군대에 대한 불안감이 더 클 것 같다. 조금 더 나은 선택을 했을 수 있었을 텐데. 1학년 1학기엔 군대를 2학기에 가는게 좋아 보였고, 2학기엔 2학년 1학기를 마치고, … 이런 식으로 미루다 보니, 이젠 더이상 미룰 수 없다.
이 불안감이 내 공부에 도움이 될 때도 있다. 남들보다 2년을 더 학부에 쏟았다는 사실이 나를 다른 학부생보다 더 나은 사람인 채로 있도록 강제한다. 나는 그래야만 한다. 이는 강박관념에 가깝다.
나는 군대 때문...
Logistic Matrix Factorization and Negative Sampling
잡담
카카오에서 영입 제의를 받았다(예이!!). 근데 내가 미필이라 어떻게 될 지 모르겠다(ㅠㅠ)
(내 생각에) 요즘 추천 시스템은 Implicit feedback을 어떻게 해석하는가에 관한 문제인 것 같다. 솔직히 어떻게 해석해야 좋은지 잘 모르겠다. 이를 확률인 $p(l_{ui} \vert \theta)$로 보는게 가장 좋을 것 같긴 한데, WMF는 확률적 해석을 하지 않는, Regression이다.(WMF에 관한 내용은 다른 글, 혹은 내 블로그 포스트을 봐도…)
“유저가 어떤 아이템을 좋아하는 것을 regression으로 해결하는 것이 좋은 일인가”에 대해 조금 답답한 점이 있었는데, 이를 확률적으로 표현한 뒤 해결하는 방법이 있는지 찾아보다, logisti...