딥러닝

1.딥러닝 기본 용어 개념 정리

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퍼셉트론 : 다수의 입력신호를 받아서 하나의 출력신호를 내는것을 말한다. 가중치 : Weight(W)라고 영어로 표기하며, 입력신호가 뉴런에 보내질때 가중치를 곱해준다. 편향 : bias라고 표기하며, 입력신호가 가중치와 곱해지고 bias와 더해져서 뉴런으로 보내진

2021년 8월 15일

2.자연어처리(NLP) 텍스트전처리/벡터화

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말뭉치(Corpus) : 특정한 목적을 가지고 수집한 텍스트 데이터 문서(Document) : 문장(Sentence)들의 집합 문장(Sentence) : 여러 개의 토큰(단어, 형태소)으로 구성된 문자열, 마침표, 느낌표 등의 기호로 구분 어휘집합(Vocabulary)

2021년 8월 19일

3.자연어처리(NLP) 유사도

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문서들간의 유사도를 측정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.코사인 유사도는 가장 많이 쓰이는 유사도 측정방법입니다. 수식으로 표현하면 아래와 같습니다.$\\Large \\text{cosine similarity} = cos (\\theta)=\\frac{A⋅B}{\\Ver

2021년 8월 19일

4.자연어처리(NLP) Word2Vec, fastText

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이전에는 텍스트를 벡터화 시키는 방법중 등장횟수 기반의 단어표현(Count-based Representation) 으로 벡터화 하는것을 알아보았습니다. 이번에는 분포기반의 단어표현(Distributed Representation)에 대해서 학습해보겠습니다. Dist

2021년 8월 20일

5.자연어처리(NLP) RNN, LSTM, GRU 그리고 attention

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순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network) 연속형 데이터(Sequential Data) 어떤 순서로 오느냐에 따라서 단위의 의미가 달라지는 데이터(Ex.시계열데이터, 문장) RNN의 구조 RNN은 연속형(Sequential)데이터를 잘 처리

2021년 8월 23일