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  1. 2015.12.25 [스포있음] 레옹을 다시봤다. (3)
  2. 2015.12.16 Coldplay - fix you (2)
  3. 2015.11.25 네이버 동영상 광고 생략 (2)
  4. 2014.09.13 Bergen, Oslo, and Stockholm. 2014. (4)
  5. 2014.09.01 Stockholm, 2014 (1)
  6. 2014.07.11 Bb 블루스 (1)
  7. 2014.07.10 대전, 서촌, 그외
  8. 2014.07.10 봄~여름 한강 학교
  9. 2014.07.02 ALL YOUR BAYES ARE BELONG TO US
  10. 2013.11.16 여름날 개포동

레옹을 오랜만에 다시보았다. 

결말부분의 레옹이 경찰들이 깔린 건물을 도망쳐 나올때 밝은 출구는 왠지 천국을 의미하는 것 같았다.



프로 중에 프로인 레옹이 뒤에서 총구를 겨누는 스탠 형사를 알아차리지 못 한건 그가 마틸다를 만나면서 인간이 되었다는 증거, 그만큼 청부업자로서의 감각이 무뎌진 것이 아니려나? 

사실, 합리적인 판단이라면 마틸다를 구하러 DEA 건물로 처들어가지도 못했겠지만.

영알못이지만 총을맞고 쓰러지는 레옹을 레옹의 시점으로 흔들리는 카메라를 이용해 표현한 것이 신기했다.


참 크리스마스와 잘 어울리는 영화라고 할 수 있겠다.

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Posted by 헬벨

가사도 좋고 기타도 좋고




When you try your best but you don't succeed
When you get what you want but not what you need
When you feel so tired but you can't sleep
Stuck in reverse


And the tears come streaming down your face
When you lose something you can't replace
When you love someone but it goes to waste
Could it be worse?

Lights will guide you home
And ignite your bones
And I will try to fix you

And high up above or down below
When you're too in love to let it go
But if you never try you'll never know
Just what you're worth

Lights will guide you home
And ignite your bones
And I will try to fix you

Tears stream down your face
when you lose something you cannot replace
Tears stream down your face
And I

Tears stream down your face
I promise you I will learn from my mistakes
Tears stream down your face
And I

Lights will guide you home
And ignite your bones
And I will try to fix you

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Posted by 헬벨

크롬 플러그인 adblock을 설치하고 (https://www.getadblock.com/)

옵션 - 사용자 필터 - 차단 필터에 

http://ams.rmcnmv.naver.com/ 

를 추가하면 끝.


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Posted by 헬벨

베르겐 시내 호수

비둘기가 많다..



베르겐 시내가 내려다보이는 뒷산(?)에서

나름 이때 저녁무렵이라 하늘이 붉은빛이 감돌지만 필름에 담기는 실패.




송네 피요르드의 페리

유일하게 필름 카메라를 쓰고 있다고 칭찬해주셨으나 결과물은 이렇네요 할아버지;;




미르달 기차역.

해발이 800m에 비도 간간이 오고 해서 제법 추웠다.





날씨 좋은 날의 오슬로 시내

관광객들로 적당히 북적이고 적당히 한산한 평화로운 느낌의 도시였다.





오슬로 시청사

내부가 멋있었던거로 기억.




스톡홀름 시내의 망고타코를 파는 ZOCALO 입구

어딜가나 개팔자는 좋군ㅋㅋ




스톡홀름 항구 근처

이렇게 보니까 뭔가 쓸쓸해보이지만 밝고 활기찬 분위기였던거 같은데..




스톡홀름 감라스탄에서 아이스크림을 드시는 할머니 할아버지들

평화로워보여서 좋았음!





스톡홀름 감라스탄 구시가지

아기자기함.





감라스탄에서 길거리 공연

연주곡들이 신나서 인기가 좋았던 3인조 밴드.

콘트라베이스 형이 연주 중간에 '핫' 하고 기합을 넣는데 멋있었음ㅋㅋ







자주오는 유럽여행이 아니다보니까 호기롭게 슬라이드 필름을, 그것도 velvia를 구매하여 시도해봤다.

역시 수동이라 촛점 나가는건 기본이고 노출계가 가르키는대로만 찍었더니 풍경이 어둡게 나온 것들이 많아 아쉽다.

어떻게 후보정으로 좀 더 나은 결과를 얻을 수도 있을 것 같다는 느낌이 들어 보정 프로그램을 설치해보려고 한다. 

혹시 나중에 보정에 성공하게 되면 사진을 교체하거나 추가할 계획이다.





사진 정보 (아마도)

Nikon FM2 카메라 사용함.

위에 2장은 AGFA precisa ISO 100 slide film 사용했고, 나머지는 Velvia ISO 50 slide film 사용함.

밑에 3장은 50mm 1.4f 렌즈를 사용했고, 나머지는 20mm 2.8f 렌즈를 사용함.







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Stockholm, 2014

일상/사진 2014.09.01 21:51



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Bb 블루스

일상/음악 2014.07.11 00:52


iPad (Garage band) 로 녹음


B플렛에서 진행되는 블루스 스케일을 배운 기념으로 녹음을 해봄..

실력이 부족하다는걸 느낍니다! 윽!

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대전 무슨 벚꽃 길 (Nikon FM2 + 50mm 1.4f)


"Si-zon-zal" (Nikon FM2 +  50mm 1.4f)


대전 무슨 댐 (Nikon FM2 + 50mm 1.4f)


서울 서촌 근처 (Nikon FM2 + 20mm f/2.8D)


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Nikon FM2 + 20mm 2.8 렌즈

한강, 학교


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ALL YOUR BAYES ARE BELONG TO US

-Vladimir Vapnik

 

머신 러닝 수업 시간에 윤성로 교수님이 보여주신 사진이다.

교수님은 이 사진으로부터 재미있는(?) 점을 3가지 찾을 수 있다고 하였다

우선 화이트보드에 써있는 VC bound 스러운 공식, 운동이 필요해보이는 후덕한 인상의 뱁닠 교수님, 그리고 마지막으로 화이트보드에 적힌 영어 문장의 문법 오류.

belong은 동사로서 be 동사가 필요치 않다고 설명하시며, 위대한 (VC-dimension, SVM 등) 연구자라도 영어를 실수 할 수 있다고 마무리지었다.

 

하지만 알고보면 이 사진에는 statistical learning theory와 2000년대 초반 인터넷 유행어가 담겨있다.

알다시피 Bayes는 Bayes’ Theorem으로 유명한 통계학자이다.

Bayes’ Theorem

그리고 All your base are belong to us 는 Zero wing이라는 게임에서 엉터리 영어를 구사하여 유행하게 된 일종의 인터넷 드립이다. (http://mirror.enha.kr/wiki/All%20your%20base%20are%20belong%20to%20us)

1991년 비디오 게임 Zero wing

 

뱁닠 교수님 뒤에 써있는 문구는 “BAYES”로, 번역해보자면 “모든 BAYES는 우리에게 접수되었다” 라는 뜻인데, 이건 무슨 의미일까?

화이트 보드 상단의 공식은 VC-bound와 비슷한 성질을 가지고 있는, Empirical risk minimization (ERM)을 이용하였을때 예상되는 risk 의 upper bound에 대한 공식이다.

R(\tau_i) \leq R_{emp}(\tau_i) + \frac{\ln(N)-\ln(\eta)}{l}(1+\sqrt{1+\frac{2R_{emp}(\tau_i)l}{\ln(N)-\ln(\eta)}})

Training data로부터 ERM을 이용하여 risk가 최소화되도록 model을 학습한다면, 새로운 test data에 대한 risk는 위의 식에 의해 bound 된다는 뜻이다. (정확히는 1-eta의 확률로 bound된다)

Bayesian learning framework는 어떤 사후 확률(posterior) P(A|B)를 알아내기 위해 Bayes’ theorem에 의해서 prior P(A)와 likelihood P(B|A)의 곱으로 분리시키고, 모델 A에 대한 적절한 prior를 정의하는 식으로 진행된다.

반면에 ERM framework는 모델에 대한 사전 확률 prior를 정의할 필요 없이, 주어진 training data에 대해 risk가 최소화되도록하는 hypothesis를 구하는 문제이며, 이는 새로운 test data의 risk가 empirical하게 구한 risk에 bound된다는 것을 밝힘으로써 generalization 문제가 해결된다.

결론은, ERM learning framework가 Bayesian의 그것보다 우월하다는 점(prior에 대한 가정이 불필요)을 그 근거가 되는 ERM risk bound 공식과 적절한 드립을 버무려서 표현한 것이라 할 수 있다.

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