E 자격 인증 프로그램 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section7 Attention Mechanism 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 바와 같이, Day3 Section7 Attention Mechanism에 대해서 이하에 정리한다. Seq2Seq는 문장의 단어 수에 관계없이 항상 고정 차원 벡터로 입력해야하므로 긴 문장에 대한 대응이 어렵습니다. 입력과 출력의 어느 단어가 관련... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section6 Word2vec 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 대로, Day3 Section6 Word2vec에 대해서 이하에 정리한다. one^hot 벡터와 달리 단어를 낮은 차원의 실수값 벡터로 표현하는 것. one-hot 벡터에서는 단어간의 관련성을 얻을 수 없기 때문에 분산 표현으로 할 필요가 있다(o... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section4 양방향 RNN 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 단지 RNN에도 물론 적용할 수 있지만 LSTM이나 GRU에도 적용할 수 있다. 문장의 추억이나 기계번역 등 주로 자연언어 처리로 활용되고 있다. 「Python과 Keras에 의한 딥 러닝」에 의하면, 이것은 자연 언어의 특성에 의한 것이라고. 예를 들어 기온 예측의 ... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section3 GRU 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. LSTM은 파라미터가 많고, 계산 부하가 높아지는 문제가 있었지만, GRU에서는 구조를 바꾸는 것으로 파라미터를 삭감해, 태스크에 따라서는 정밀도도 같거나 그 이상을 바랄 수 있게 되었다. 위와 같이 계산 부하가 LSTM보다 낮습니다. 구조와 함께 수식이나 소스를 비교... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section2 LSTM 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 바와 같이, Day3 Section2 LSTM에 대해서 이하에 정리한다. 아래의 사이트에 있는 것 같은 그림에서 보면 흐름을 알기 쉽다. CEC 단독으로는 다음과 같은 문제가 있기 때문에 게이트, 들여다 보면 결합으로 해결한다. 과거의 정보를 모두... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day1 Section5 오차 역전파법 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 즉, 순전파에 의해 산출된 오차(얼마나 목적과 어긋나는가)를 미분하여 앞으로 되돌려 가는 것으로 가중치와 바이어스를 수정해 간다. 입력 레이어, 중간 레이어 하나, 출력 레이어의 3 레이어 신경망의 경우, 중간 레이어까지의 계산은 다음과 같습니다 (중간 레이어에서 입력... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day1 Section3 출력 레이어 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 학습에서,이 출력 레이어의 결과와 목표 변수의 값을 비교하고, 얼마나 잘 맞는지, 어긋나는지를 계산하기 위해 오차 함수가 사용됩니다. 예를 들면 분류의 경우, 각 클래스가 속하는 확률과 One-hot 벡터로 표현되고 있는 각 클래스의 정답값을 기초로 얼마나 맞는지, 어... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습
래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section7 Attention Mechanism 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 바와 같이, Day3 Section7 Attention Mechanism에 대해서 이하에 정리한다. Seq2Seq는 문장의 단어 수에 관계없이 항상 고정 차원 벡터로 입력해야하므로 긴 문장에 대한 대응이 어렵습니다. 입력과 출력의 어느 단어가 관련... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section6 Word2vec 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 대로, Day3 Section6 Word2vec에 대해서 이하에 정리한다. one^hot 벡터와 달리 단어를 낮은 차원의 실수값 벡터로 표현하는 것. one-hot 벡터에서는 단어간의 관련성을 얻을 수 없기 때문에 분산 표현으로 할 필요가 있다(o... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section4 양방향 RNN 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 단지 RNN에도 물론 적용할 수 있지만 LSTM이나 GRU에도 적용할 수 있다. 문장의 추억이나 기계번역 등 주로 자연언어 처리로 활용되고 있다. 「Python과 Keras에 의한 딥 러닝」에 의하면, 이것은 자연 언어의 특성에 의한 것이라고. 예를 들어 기온 예측의 ... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section3 GRU 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. LSTM은 파라미터가 많고, 계산 부하가 높아지는 문제가 있었지만, GRU에서는 구조를 바꾸는 것으로 파라미터를 삭감해, 태스크에 따라서는 정밀도도 같거나 그 이상을 바랄 수 있게 되었다. 위와 같이 계산 부하가 LSTM보다 낮습니다. 구조와 함께 수식이나 소스를 비교... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day3 Section2 LSTM 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 기사 타이틀에 기재된 바와 같이, Day3 Section2 LSTM에 대해서 이하에 정리한다. 아래의 사이트에 있는 것 같은 그림에서 보면 흐름을 알기 쉽다. CEC 단독으로는 다음과 같은 문제가 있기 때문에 게이트, 들여다 보면 결합으로 해결한다. 과거의 정보를 모두... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day1 Section5 오차 역전파법 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 즉, 순전파에 의해 산출된 오차(얼마나 목적과 어긋나는가)를 미분하여 앞으로 되돌려 가는 것으로 가중치와 바이어스를 수정해 간다. 입력 레이어, 중간 레이어 하나, 출력 레이어의 3 레이어 신경망의 경우, 중간 레이어까지의 계산은 다음과 같습니다 (중간 레이어에서 입력... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습 래빗 챌린지 - 심층 학습 Day1 Section3 출력 레이어 본 기사는 일본 딥 러닝 협회 인정의 강좌 프로그램인 「래빗 챌린지」가 제공하고 있는 과목의 하나인 심층 학습의 리포트이다. 학습에서,이 출력 레이어의 결과와 목표 변수의 값을 비교하고, 얼마나 잘 맞는지, 어긋나는지를 계산하기 위해 오차 함수가 사용됩니다. 예를 들면 분류의 경우, 각 클래스가 속하는 확률과 One-hot 벡터로 표현되고 있는 각 클래스의 정답값을 기초로 얼마나 맞는지, 어... JDLAJDLA 인증 프로그램E 자격 인증 프로그램E 자격심층 학습