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쉽게 ppt로 정리한 밑바닥 딥러닝2 day 5 NLP 차원감소 동시발생 행렬 통계기반 기법

본 게시물은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝2"을 공부한 것을 바탕으로 정리한 자료입니다. "밑바닥부터 시작하는 딥러닝2"

Study/DeepLearning from scratch 2021. 3. 1. 13:51

쉬운 ppt - (word2vec 개선) Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality

Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. arXiv preprint arXiv:1310.4546.

paper review/NLP 2021. 3. 1. 10:28

쉬운 ppt - (doc2vec) Distributed Representations of Sentences and Documents

Le, Q., & Mikolov, T. (2014, June). Distributed representations of sentences and documents. In International conference on machine learning (pp. 1188-1196). PMLR.

paper review/NLP 2021. 3. 1. 10:24

쉬운 ppt - (fasttext) enriching word vectors with subword information

keywords : fasttext skip-gram CBOW word embedding morphological subword characteristic n-grams enriching word vectors with subword information 논문 리뷰 Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., & Mikolov, T. (2017). Enriching word vectors with subword information. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, 135-146.

paper review/NLP 2021. 1. 13. 01:05

쉬운 ppt - (word2vec) efficient estimation of word representations in vector space

keywords : word2vec skip-gram CBOW word embedding efficient estimation of word representations in vector space 논문 리뷰 "Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781."

paper review/NLP 2021. 1. 11. 04:25

쉽게 ppt로 정리한 밑바닥 딥러닝1 day 4_3 good fit, batch normalization, 과적합(overfitting), weight decay

keywords : good fit 좋은 학습 배치정규화 batch normalization 과적합 overfitting 억제 regularization 하이퍼파라미터 hyperparameter 기울기 감소 weight decay 본 게시물은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝1"을 공부한 것을 바탕으로 정리한 자료입니다. "밑바닥부터 시작하는 딥러닝1"

Study/DeepLearning from scratch 2021. 1. 9. 19:11

쉽게 ppt로 정리한 밑바닥 딥러닝1 day 4_2 옵티마이저, sgd, adagrad, momentum, rmsprop, adam, xavier, he

keywords : 옵티마이저 optimizer softmax with loss cross entropy optimizer 최적화 SGD stochastic gradient descent 비등방성 anisotropy 모멘텀 momentum adagrad learning rate decay 학습률 감소 에타 eta 학습률 RMSProp exponentially weighted moving average 지수 가중 이동 adam weight decay 가중치 감소 sigmoid 시그모이드 Xavier 자비에 초기화 He 헤 relu 함수 본 게시물은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝1"을 공부한 것을 바탕으로 정리한 자료입니다. "밑바닥부터 시작하는 딥러닝1"

Study/DeepLearning from scratch 2021. 1. 9. 19:10

쉽게 ppt로 정리한 밑바닥 딥러닝1 day 4_1 layer 구현 - affine, softmaxloss, relu, sigmoid, 덧셈, 곱셈, backpropagation

keywords : 어파인 활성화 함수 시그모이드 소프트맥스 오차역전파법 덧셈 곱셈 계층 구현 activation function affine relu sigmoid softmax add multiply backpropagation softmax with loss cross entropy 본 게시물은 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝1"을 공부한 것을 바탕으로 정리한 자료입니다. "밑바닥부터 시작하는 딥러닝1"

Study/DeepLearning from scratch 2021. 1. 9. 19:08

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