분류 전체보기394 [2024-2] 차승우 - Word2Vec : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space (2013) https://arxiv.org/pdf/1301.3781 0. Abstract- 우리는 매우 큰 데이터 세트로부터 단어의 연속 벡터 표현을 계산하기 위한 두 가지 새로운 모델 아키텍처를 제안합니다. 1. Skip - Gram 2. Bag-of-words - 이러한 표현의 품질은 단어 유사성 작업에서 측정되며, 다양한 유형의 신경망에 기반한 기존 최고의 성능 기법과 비교됩니다. 우리는 계산 비용이 훨씬 낮으면서도 정확도에서 큰 개선을 관찰했습니다. 1. Introduction1.0. 기존 기술 방식(N-gram) 1.1. N-gram 정의 - 어느 문장 이후에 나올 단어를 예측하고 싶을 때, 전체의 문장이 아닌 이전의 n-1개의 단어에 의존하여 코퍼스 내부에 등장 확률을 통해 다음 단어를 예측하는.. 2025. 1. 3. [2024-2] 박경태 - deeplearning: Probability and Information Theory https://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html https://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html www.deeplearningbook.org I. 확률 이론의 기초1. 확률과 불확실성확률 이론은 불확실성을 다루는 수학적 도구다. 많은 자연 현상과 시스템은 본질적으로 불확실성을 포함하고 있으며, 이를 정량적으로 표현하는 데 확률 개념이 활용된다.불확실성은 다음과 같은 세 가지 주요 원천에서 발생한다:내재적 확률성시스템 자체가 본질적으로 확률적으로 작동하는 경우.예: 양자역학에서의 입자의 움직임, 무작위로 섞인 카드의 순서.불완전한 관측모든 변수를 관측하지 못해 발생하는 불확실성.예: 몬티홀 문제에서 문 뒤의 자동차 위.. 2025. 1. 3. [2024-2] 최민서 - Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics https://arxiv.org/abs/1503.03585 Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium ThermodynamicsA central problem in machine learning involves modeling complex data-sets using highly flexible families of probability distributions in which learning, sampling, inference, and evaluation are still analytically or computationally tractable. Here, we develarxiv.org 생성형 모델이 이미지를 생성하는 방식은 다양하고 그 중 하나가 di.. 2025. 1. 3. [2024-2] 박경태 - deeplearning: Linear Algebra https://www.deeplearningbook.org/contents/linear_algebra.html https://www.deeplearningbook.org/contents/linear_algebra.htmlChapter 2 Linear Algebra Linear algebra is a branch of mathematics that is widely used throughout science and engineering. Yet because linear algebra is a form of continuous rather than discrete mathematics, many computer scientists have little experiencewww.deeplearningbook.. 2024. 12. 31. 이전 1 ··· 70 71 72 73 74 75 76 ··· 99 다음
