LSTM

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2021.05.24 - [Study/NLP] - [NLP/자연어처리] Seq2Seq(1) - RNN을 이용한 시퀀스 투 시퀀스 [NLP/자연어처리] Seq2Seq(1) - RNN을 이용한 시퀀스 투 시퀀스 이전 RNN, LSTM, GRU에 대한 글을 보려면 아래 참조 2021.05.20 - [Study/NLP] - [NLP/자연어처리] 순환신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) [NLP/자연어처리] 순환신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) 해.. everywhere-data.tistory.com 해당 글은 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문 의 내용을 바탕으로 정리한 내용이며, 시각적인 자료로 Jay Alammar의 블로그를 첨부했습니다. 0. 기본 Se..

2021.05.20 - [Study/NLP] - [NLP/자연어처리] 순환신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) [NLP/자연어처리] 순환신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) 해당 포스팅은 김기현의 자연어처리 딥러닝 캠프의 내용과 파이토치로 시작하는 딥러닝 입문 의 내용을 정리한 것입니다. 우리는 시공간의 차원에 살고 있다. 그렇기 때문에 시공간에 정의된 everywhere-data.tistory.com 이전 글에서 이야기한 순환신경망 RNN은 가장 단순한 형태의 RNN이라고 하여 바닐라 RNN이라고도 한다. 이번 글에서는 바닐라 RNN의 한계에 대해서 설명하고 이를 극복하기 위한 LSTM과 GRU에 대해서 설명해보고자 한다. 1. RNN의 한계 RNN..