10.케창딥 - 트랜스포머
트랜스포머, 시퀀스 투 시퀀스
트랜스포머, 시퀀스 투 시퀀스
자연어 처리 소개 NLP 시스템은 트랜스포머를 기반
RNN 과 LSTM 차이 RNN에서 LSTM으로 발전하면서 이동 상태(Cell State)와 은닉 상태(Hidden State)의 역할이 RNN과 비교해 크게 개선되었습니다. 이 두 상태는 LSTM에서 핵심적인 기능을 담당하며, RNN의 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다...
시계열 데이터, RNN, LSTM 다양한 종류의 시계열 작업
![[Pasted image 20240905104037.png]]
8장: 합성곱 신경망(CV)
머신러닝 프로세스, 배포 기법, 모델 경량화
모델 일반화 능력, 최적화, 과대적합 방지
신경망 기반 분류, 머신러닝 워크 플로우
신경망의 수학적 구성 요소