머신러닝 학습 (3) 썸네일형 리스트형 자연어 처리(NLP)의 연구 흐름 정리 0. 서론 Deep Learning for Cognitive Neuroscience이라는 논문을 읽다가 time sequence를 기반로 한 RNN이나 word2vector과 같은 NLP기반의 연구 내용이 많이 소개 되길래, NLP에 대한 대략적인 공부의 필요성을 느껴서 관련 내용을 찾아보다, ratso님의 블로그를 발견하게 되었다. https://ratsgo.github.io/natural%20language%20processing/2017/08/16/deepNLP/ 딥러닝 기반 자연어처리 기법의 최근 연구 동향 · ratsgo's blog 딥러닝 기반 자연어처리 기법 연구가 봇물을 이루고 있습니다. 최근 연구트렌드를 정리한 페이퍼가 나와서 눈길을 끄는데요. 바로 아래 논문입니다. 저자의 허락을 받아 .. 강화학습(Reinforcement learning),Policy gradient를 통한 pong게임 학습 이해 글을 시작하기 전, 위 글은 http://keunwoochoi.blogspot.com/2016/06/andrej-karpathy.htm의 포스팅을 제가 이해하기 쉽도록 재정리한 글입니다. 혹시 제 글을 읽고 이해가 가지 않는 부분이 있으시면 저 주소를 참조하시면 될 것 같습니다. 저도 열심히 배우고 있으니 혹시 이상한 부분이 있으면 편하게 댓글 남겨주세요! 1. 강화 학습의 전반적인 흐름과 학습의 어려움 제가 생각하는 강화 학습은 비지도 학습과 지도 학습의 중간 지점에 있는 학습 방법입니다. 지도 학습의 경우 데이터셋과 라벨을 제공합니다. 그렇기에 머신이 특정 데이터셋은 이러한 라벨에 분류되는구나를 학습하게 되고, 그러한 과정이 반복 될 경우 트레이닝 과정에 포함되어 있지 않았던 다른 데이터셋이 들어오더.. 안녕하세요, 작은 개발자입니다. 앞으로 학습하게 될 딥러닝 관련 내용은 이곳에 포스팅 하도록 하겠습니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 상관없이 보게 되는 포스팅은 제 나름 대로 정리를 해서 이곳에 올리도록 할게요! 이전 1 다음
