맛동산

word2vec은 한 맥락안에 있는 유사한 단어는(혹은 그 외의 의미를 가지는 thing으로 응용) 가까운 지점으로 매핑된다에 근간. Queen-woman+King -> man식의 추론. 구매 패턴을 학습시키면 추천 시스템으로 응용 가능할 듯(뭐 얼추 They-cookie+I -> cake 이런느낌?) sequence2sequence는 RNN을 기반으로하고 encoder_inputs, decoder_inputs으로 문장 생성을 학습하기도, 번역에 응용하기도 함(어떻게 하는지는 자세히 안봄) https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/content/g3doc/tutorials/seq2seq/

메모리 네트워크 양방향 재현 신경망 - 원본 문장의 앞에서 한번, 뒤에서 한번 데이터를 처리 후 은닉벡터를 결합 메모리네트워크(MemNN) - 은닉벡터를 시간대별로 메모리에 저장 스토리선택 모듈 - G(q, s) 답변선택모듈 - H(s, a) 종단 학습 모델 - 여러 단계에 걸친 중간단계 출력을 내지 않고 컴퓨터 스스로 내부적인 특징 표현을 학습하여 적절한 결과를 한번에 출력하도록 학습 bAbI Task - 2015 facebook, 모델의 언어이해 및 추론능력을 측정하는 20여 가지의 테스크 ------------ 딥러닝 응용사례 재현신경망 - joit probability = all product of conditional probability 번역기 (구글) - 인코더 재현 신경망: 생성된 은닉 유..

import numpy as np # 행렬의 내적 A = np.array([[1,2], [3,4]]) print(A.shape) B = np.array([[5,6], [7,8]]) print(B.shape) print(np.dot(A, B)) #print(A*B) # 신경망의 내적 X = np.array([1,2]) print(X.shape) # 1,2 W = np.array([[1,3,5], [2,4,6]]) print(W.shape) # 2,3 Y = np.dot(X,W) print(Y) note. 순방향 처리라는건 신경망의 역방향 처리도 있는건가?

- 오늘 한 일 독일어 정리 끝 - 내일 할 일 책 - 이번주 계획 티아카데미 인강좀 보기 감성분석은 좀 뒤로 두고 NLU부터 해야할 듯 word2vc? sentence2sentence? 이것들도 좀 찾아보고 하기 알고리즘 각

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계단 함수 구현 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt ##################################################### ## 계단함수 x = np.array([-1.0, 1.0, 2.0]) print(x) # [-1. 1. 2.] y = x>0 print(y) # [False True True] z = np.array(x>0, dtype=np.int) print(z) # [0 1 1] def step_function(x): return np.array(x>0, dtype=np.int) x2 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) # 71p 오타 y = step_function(x2) plt.plot(x2,y) p..

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- 오늘 한 일 책 70p R정리는 스킵.. 일단 딥러닝 구현부터 하자 패키지 쓰는건 누구나 할 수 있으니 치킨​​​ - 내일 할 일 책 - 다음주 계획 티아카데미 인강좀 보기 R 정리 끝내고 독일어 동사 부분 정리 필요 감성분석은 좀 뒤로 두고 NLU부터 해야할 듯 word2vc? sentence2sentence? 이것들도 좀 찾아보고 하기

def AND(x1, x2): w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.99 tmp = x1*w1 + x2*w2 result = 0 if tmp