Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
반응형
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 자연어 처리
- 머신러닝
- 신경망
- python
- 딥러닝
- reinforcement learning
- GRU
- 인공 신경망
- Q-Learning
- Machine Learning
- 지도 학습
- 과적합
- 교차 검증
- Deep learning
- 손실 함수
- LSTM
- 최적화
- 정규화
- 차원 축소
- 강화 학습
- 회귀
- 머신 러닝
- 강화학습
- rnn
- AI
- CNN
- 데이터 전처리
- 인공지능
- q-러닝
- 활성화 함수
Archives
- Today
- Total
목록문맥적 임베딩 (1)
move84
딥러닝: 문맥적 임베딩 - ELMo와 BERT
딥러닝 분야에서 텍스트 데이터의 의미를 효과적으로 파악하기 위한 중요한 기술 중 하나는 문맥적 임베딩(Contextualized Embeddings)입니다. 이 글에서는 딥러닝의 문맥적 임베딩 기술인 ELMo와 BERT에 대해 자세히 알아보고, 텍스트의 의미를 어떻게 더 깊이 이해할 수 있는지 살펴보겠습니다.💡 문맥적 임베딩 (Contextualized Embeddings) 소개전통적인 단어 임베딩(Word Embeddings), 예를 들어 Word2Vec이나 GloVe는 각 단어에 고정된 벡터를 할당합니다. 하지만, 이러한 방식은 단어의 문맥적 의미 변화를 반영하지 못합니다. 예를 들어, 'bank'라는 단어는 '강가' 또는 '은행'과 같은 다양한 의미로 사용될 수 있는데, Word2Vec은 이러한 ..
딥러닝
2025. 3. 26. 23:14