# bidirectional
KT 에이블스쿨 41일차(1)
오늘은 코드 구조 분석과 Bidirectional에 대해 배웠습니다. LSTM 과 GRU 실습 먼저 LSTM 실습코드 부터 보겠습니다. 코드를 실행하면 아래와 같은 모델 구조를 확인할 수 있습니다. 파라미터수를 보게 되면 RNN과 차이가 있는데 어제 설명 드린거와 같이 LSTM은 RNN보다 4배 더 무겁기 때문에 계산을 해보면 첫번째 LSTM은 (6+16+1)\16\4를 해주어 계산해야됩니다. 그럼 다음으로 GRU는 RNN보다 3배 무겁기 때문에 계산을 (16+32+1)\32\3 전체적인 사용방법은 RNN과 같습니다. 히든스테이트를 옵션으로 주고 return_sequences와 같은 여러 옵션을 적절하게 사용해주면 됩니다. 추가 해설 카
Named Entity Recognition 개체명 인식
이번 글에서는 개체명 인식을 소개한다. 개체명 인식은 대표적인 시퀀스 레이블링 태스크에 속하는데, 시퀀스 레이블링이란 [x1, x2, x3, ... ,xn]에 대해서 [y1, y2, y3, ... ,yn]을 각각 부여하는 작업을 말한다. 아래 예제 파일을 미리 가져와보겠다. 각 단어에 대해 출력값이 있기 때문에 return_sequences = True를 꼭 설정해 주어야 한다. 
POS Tagging with Bidirectional LSTM
이번 글에서는 양방향 LSTM을 이용해 품사 태깅을 해 볼 것이다. 양방향을 쓰게되면 문장의 처음과 끝 문맥을 잘 반영할 수 있게 된다. 패키지를 다운받아주자. Packages NLTK에서는 토큰화와 품사 태깅이 완료된 데이터를 불러올 수 있다. Data Preprocessing 데이터를 tagged_sentences안에 저장하였다. 길이와 내용을 출력해서 전체 문장의 길이와 내용을 확인해보자. 
[JPA & Hibernate] Bidirectional & Unidirectional Relationships
🚀 단방향과 양방향이란? 단방향 관계 ➡ 두 엔티티가 연관 관계를 맺고 있을 때, 한 쪽의 엔티티만 다른 쪽을 참조하고 있는 것을 의미합니다. 양방향 관계 ↔ 두 엔티티가 연관 관계를 맺고 있을 때, 양 쪽이 서로를 참조하고 있는 것을 의미합니다. 데이터베이스 모델에서는 관계를 맺어주기만 하면 자동으로 양방향 관계가 형성이 되지만(사실 외래키로 죠인만 해주면 되므로 방향이 없다고 볼 수 있음), 객체지향 모델에서는 구현하고자 하는 서비스에 따라 단방향 관계인지 혹은 양방향 관계인지 적절한 선택을 해야 합니다. 엄밀히 말하면 양방향 관계는 서로 다른 단방향 연관 관계 2개를 로직으로 양방향인 것처럼 보이게 할 뿐이라서 양방향 관계는 존재하지 않는다고 할 수 있습니다. 양방향 관계를 매핑할 경우에는 한 쪽 엔티티에 를 통해 연관 관계의 주인을 지정해 주어야 합니다. ✔ 객체 연관관계 vs 테이블 연관관계 객체는 참