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[러닝 텐서플로]Chap06 - 텍스트2: word2vec, Bidirectional RNN, GRU, 임베딩 시각화
Chap06 - 텍스트 2: 단어 벡터, 고급 RNN, 임베딩 시각화5장에서 살펴본 텍스트 시퀀스를 좀 더 깊이 알아보며, word2vec이라는 비지도학습 방법을 사용하여 단어 벡터를 학습하는 방법과 텐서보드를 사용해서 임베딩을 시각화 하는 방법에 대해 알아보자. 그리고 RNN의 업그레이드 버전인 GRU에 대해서 알아보자. 6.1 단어 임베딩 소개5.3.2에서 텐서플로(TensorFlow)를 이용해 텍스트 시퀀스를 다루는 방법을 알아 보았다. 단어 ID를 저차원의 Dense vector로의 매핑을 통해 단어 벡터를 학습시켰다. 이러한 처리가 필요한 이유는 RNN의 입력으로 넣어 주기 위해서였다.TensorFlow is an open source software library for high perform..
DeepLearning/Learning TensorFlow
2018. 6. 19. 23:52