perplexity

📇 Machine Learning

[ML] t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

이번엔 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)에 데하여 한번 알아보겠습니다. t-SNE는 고차원 데이터를 저차원 공간에 효과적으로 시각화하기 위해 개발된 비선형 차원 축소 기법입니다. 주로 고차원 데이터의 클러스터링 구조를 시각적으로 표현하는 데 사용되며, 데이터 포인트 간의 지역적 유사성을 보존하는 데 강력한 성능을 발휘합니다.t-SNE의 특징t-SNE의 특징은 어떠한 점들이 있을까요?비선형 차원 축소: t-SNE는 고차원 데이터의 비선형 구조를 저차원에서 보존하는 데 특화되어 있습니다. 이는 데이터가 선형적인 구조를 가지지 않는 경우에도 적합한 결과를 제공합니다.지역적 유사성 보존: t-SNE는 데이터 포인트 간의 지역적 유사성을 유지하는 데 중점..

📝 NLP (자연어처리)/📕 Natural Language Processing

[NLP] RNNLM - RNN을 사용한 Language Model

RNNLM (RNN을 사용한 Language (언어) 모델)이번에는 RNN을 사용하여 Language Model(언어 모델)을 구현해 보겠습니다.그 전에 먼저 사용되는 Neural Network(신경망)을 한번 보고 시작해보겠습니다.왼쪽은 RNNLM의 계층 구성이고, 오른쪽에는 이를 시간축으로 펼친 Neural Network(신경망)입니다.그림의 Embedding Layer(계층)은 단어 ID의 분산 표현 (단어 Vector)로 변환됩니다.그리고 그 분산 표현이 RNN Layer(RNN 계층)로 입력됩니다.RNN 계층은 Hidden State(은닉 상태)를 다음 Layer(층)으로 출력함과 동시에, 다음 시각의 RNN 계층(오른쪽)으로 출력됩니다.그리고 RNN 계층이 위로 출력한 Hidden State(..

Bigbread1129
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