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Convolutional Neural Network CNN은 주로 이미지로부터 필요한 feature를 스스로 학습 시킬수 있도록하는 신경망 구조이다. 이미지의 모든 픽셀을 서로 다른 weight parameter로 연결하면 너무 많은 파라미터의 개수가 너무 많아진다. 따라서 nXn matrix의 filter(kernel)와 이미지 데이터가 갖는 특징인 Spatially-locality(인접한 픽셀끼리는 같은 색을 가진 확률이 높은 특징)을 이용하여 이미지의 feature를 학습한다. CNN 시계열 회귀 CNN 모델에 시간 정보가 있는 시계열 데이터를 사용하기 위해서는 이미지 데이터와의 차이점을 알아야 한다. 시계열 데이터는 이미지 데이터와는 다르게 변수들 사이의 공간 연관성(Spatial Cor

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ARM Memory Access Load-Modify-Store 이 있을 때, x의 memory address가 x에 저장되어 있다고 가정하면 ARM에서는 memory에 있는 data에 바로 access할 수 없고 반드시 register에 그 값을 load하고 결과 값을 store하는 과정을 거쳐야 한다. Load Instructions load instruction의 rt와 rs는 모두 register이다. load instruction LDR은 rs에 들어있는 memory의 주소로부터 레지스터 rt로 data를 fetch한다. Store Instructions base register rs에 들어있는 memory address로 레지스터 rt에 있는 값을 저장한다. Single Register Data Transfer LDR의 기본은 word이다. 그래서 아무것도 붙지 않은 LDR은 l