축하합니다!

Keras로 배우는 언어 모델링을 위한 순환 신경망(RNN)

David Cecchini

Data Scientist

마무리

• 언어 작업 소개:
  • 감정 분류
  • 다중 클래스 분류
  • 텍스트 생성
  • 신경 기계 번역
• 시퀀스-투-시퀀스 모델
• Keras 구현

RNN의 함정과 다양한 셀 타입

• 기울기 소실/폭주 문제
• GRU와 LSTM 셀
• 워드 벡터와 Embedding 레이어
• 더 나은 감정 분석

다중 클래스 분류

• 데이터 준비
• 전이 학습
• Keras 모델
• 모델 성능

텍스트 생성과 NMT

• 텍스트 생성
  • 문자 토큰
  • 데이터 준비
  • 셸던을 흉내 내 문장 생성
• 신경 기계 번역
  • 단어 토큰
  • 데이터 준비: 인코더와 디코더
  • 포르투갈어→영어 번역

축하합니다!!!

Keras로 배우는 언어 모델링을 위한 순환 신경망(RNN)