내용출처 : [이수안컴퓨터연구소 Youtube] (https://www.youtube.com/watch?v=6TGyI4XjlCk) Setting 1. util functions 자주쓰는 기능 함수로 정의 2. 이미지 확인 예시이므로 정사각형 사이즈로 진행
문자단위 RNN(Char RNN) 주어진 문장을 RNN으로 학습시킨 뒤 얼마나 비슷하게 텍스트를 생성하는지 살펴본다.
자료출처 : PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문 RNN은 가장 기본적인 시퀀스(Sequence) 모델이다. 시퀀스 모델은 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 모델을 말한다. 예를 들어 단어 시퀀스는 문장을 의미한다.
자료출처 : PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문 컴퓨터는 숫자를 처리한다. 자연어 처리 역시 문자를 숫자로 바꿔야 한다. 1. 원-핫인코딩 문자를 숫자로 바꾸는 방법 중 하나, 단어를 표현하는 가장 기본적인 표현방법으로 머신러닝에서 반드시 배워야하는 표현 방법 ['나', '는', '자연어', '처리', '를', '배운다'] {'나'...
자료출처 : PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문 1. 합성곱 신경망의 대두 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)은 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 신경망으로 크게 합성곱층과 풀링층으로 구성된다. 기존 다층 퍼셉트론으로 Y의 이미지 처리한다고 가정하면, 1차원 텐서인 벡터로 변환하며 기존의 공간 정보는 유실된다. 결국...