cb

- Generative ModelPixelRNN, VAE, DCGAN, CycleGAN, ProGAN, StyleGAN, psp, ReStyle

- Image ClassificationLeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet, DenseNet, SENet, CBAM, NasNet, EfficientNet, ViT - Object detectionR-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, FPN, Mask R-CNN, YOLO, SSD, RetinaNet, EffiicientDet, FCOS, DETR - Domain AdaptationDANN, ADDA, CyCADA, Conditional UDA, FDA-MDT, MME

본 게시물은 의 6장을 보고 정리한 글입니다. 실습에서 사용되는 오픈소스 패키지는 아래의 링크를 참고하시길 바랍니다https://github.com/ratsgo/ratsnlp GitHub - ratsgo/ratsnlp: tools for Natural Language Processingtools for Natural Language Processing. Contribute to ratsgo/ratsnlp development by creating an account on GitHub.github.com개체명 인식(named entity recodnition)개체명 인식이란 문장을 토큰화한 뒤 토큰 각각에 인명, 지명, 기관명 등 개체명 태그를 붙여 주는 과제이다. 그 예시로, 아래와 같이 '그 제품 삼성..

본 게시물은 의 5장을 보고 정리한 글입니다. 실습에서 사용되는 오픈소스 패키지는 아래의 링크를 참고하시길 바랍니다 https://github.com/ratsgo/ratsnlp GitHub - ratsgo/ratsnlp: tools for Natural Language Processing tools for Natural Language Processing. Contribute to ratsgo/ratsnlp development by creating an account on GitHub. github.com 문장 쌍 분류(sentence pair classification) 문장 쌍 분류란 문장 2개가 주어졌을 때 해당 문장 사이의 관계가 어떤 범주일지 분류하는 과제이다. 문장 쌍 분류의 대표 예로는 자..

Pixel Recurrent Neural Networks Aaron van den Oord, Nal Kalchbrenner, Koray Kavukcuoglu Pixel Recurrent Neural Networks Modeling the distribution of natural images is a landmark problem in unsupervised learning. This task requires an image model that is at once expressive, tractable and scalable. We present a deep neural network that sequentially predicts the pixels in an i arxiv.org 0. Abstract..

본 게시물은 의 4장을 보고 정리한 글입니다. 실습에서 사용되는 오픈소스 패키지는 아래의 링크를 참고하시길 바랍니다 GitHub - ratsgo/ratsnlp: tools for Natural Language Processing tools for Natural Language Processing. Contribute to ratsgo/ratsnlp development by creating an account on GitHub. github.com 문서 분류(document classification) 문서 분류란 문서가 주어졌을 때 해당 문서의 범주를 분류하는 과제이다. 뉴스를 입력으로 하고 정치, 경제, 연예 등 범주를 맞히거나, 영화 리뷰가 긍정/부정 등 어떤 극성(polarity)을 가지는지 분류..

본 게시물은 의 3장을 보고 정리한 글입니다. 실습에서 사용되는 오픈소스 패키지는 아래의 링크를 참고하시길 바랍니다. https://github.com/ratsgo/ratsnlp GitHub - ratsgo/ratsnlp: tools for Natural Language Processing tools for Natural Language Processing. Contribute to ratsgo/ratsnlp development by creating an account on GitHub. github.com 트랜스포머가 무엇인지, 어텐션 기법이 무엇인지에 대해서는 이전 포스팅에서 다뤄 보았으니 자세한 설명은 생략하도록 하겠다. 피드포워드 뉴럴 네트워크 (feed forward neural network..

본 게시물은 의 3장을 보고 정리한 글입니다. 실습에서 사용되는 오픈소스 패키지는 아래의 링크를 참고하시길 바랍니다. GitHub - ratsgo/ratsnlp: tools for Natural Language Processing tools for Natural Language Processing. Contribute to ratsgo/ratsnlp development by creating an account on GitHub. github.com 언어 모델(language model) 언어 모델이란 단어 시퀀스를 입력받아 해당 시퀀스가 얼마나 그럴듯한지 확률을 출력하는 모델이다. 그렇기 때문에 한국어 말뭉치로 학습한 언어 모델은 한국어 문장이 자연스러울수록 높은 확률값을 부여한다. 문장에서 i번째로 ..

본 게시물은 의 1장을 보고 정리한 글입니다. 실습에서 사용되는 오픈소스 패키지는 아래의 링크를 참고하시길 바랍니다. GitHub - ratsgo/ratsnlp: tools for Natural Language Processing tools for Natural Language Processing. Contribute to ratsgo/ratsnlp development by creating an account on GitHub. github.com 토큰화 토큰화(tokenization)란 문장을 토큰 시퀀스로 나누는 과정이다. 문장을 나눌 때에는 아래와 같이 여러 방식이 존재한다. 1. 단어 단위 토큰화 문장을 공백으로 분리하는 단어(어절) 단위 토큰화이다. ex) 나 방금 베이글 먹었어 -> 나, 방..

본 게시물은 의 1장을 보고 정리한 글입니다. 실습에서 사용되는 오픈소스 패키지는 아래의 링크를 참고하시길 바랍니다. GitHub - ratsgo/ratsnlp: tools for Natural Language Processing tools for Natural Language Processing. Contribute to ratsgo/ratsnlp development by creating an account on GitHub. github.com 기계의 자연어 처리 모델: 입력을 받아 해당 입력이 특정 범주일 확률을 반환하는 확률 함수 모델의 출력은 확률(probability)이다. 어떤 사건이 나타날 가능성을 의미하는 수치 0-1 사이의 값으로 나타남 "자연어 처리"는 자연어를 입력받아 해당 입력이..