반응형 딥러닝6 [AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_BERT(Bidirectional Encoder Representation Transformer) Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) BERT(Bidirectional Encoder Representation Transformer) Transformer architecture을 중점적으로 사용한 BERT는 Language Representation을 해결하기 위해.. 2023. 6. 17. [AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_Attention Mechanism Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) 기본 아이디어 디코더에서 단어를 예측하는 시점마다(time step) 인코더에서 전체 문장을 다시 한번 본다는 것입니다. 단, 전체 문장을 전부 동일한 비율로 보는 것이 아니라,.. 2023. 6. 17. [AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_Semi Supervised Learning and Self Supervised Learning Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) Semi Supervised Learning(반지도 학습) and Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Supervised Learning의 한계 딥러닝의 가장 대표적인 방법론은 supervised lear.. 2023. 6. 15. [AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_One-Shot / Few-Shot / Zero-Shot Learning Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) One-Shot / Few-Shot / Zero-Shot Learning 딥러닝 모델에서 One-Shot, Few-Shot, Zero-Shot은 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터의 양에 관한 것입니다. 간단하게 구분하자면 아래와 .. 2023. 6. 15. [AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_전이 학습과 메타 학습 Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) Transfer Learning vs Meta Learning(전이 학습과 메타 학습) Transfer Learning(전이 학습) 주어진 학습 데이터는 적은데 모델의 정확도와 학습 속도를 높이고 싶을 때 사용하는 학습 방법입니다... 2023. 6. 15. [AI] Deep Learning 딥러닝 기본 이해_매니폴드 학습과 표현 학습 Deep Learning 딥러닝 기본 이해 Layer Level Model Level Manifold Learning(매니폴드 학습) Representation Learning(표현 학습) Transfer Learning(전이 학습) Meta Learning(메타 학습) Semi Supervised Learning(반지도 학습) Self Supervised Learning(자기 지도 학습) Transformer(트랜스포머) Attention Mechanism(어텐션 메커니즘) 딥러닝 Layer Level 과 Model Level Layer Level Model Level Fully connected Layer Convolution Layer Recurrent Cell LSTM Cell GRU Cell C.. 2023. 6. 15. 이전 1 다음 반응형
