[BoostCamp AI Tech / NLP 이론] RNN과 Language Modeling
자연어 처리 분야에서 Recurrent Neural Network(RNN)를 활용하는 방법과 Language Modeling에 대한 설명을 정리한 포스트입니다.
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단어 또는 토큰을 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터로 표현하는 방법인 Word2Vec에 대한 내용을 정리한 포스트입니다.
토큰화가 무엇인지 그리고 토큰화의 종류에 대해 정리한 포스트입니다.
CNN 모델의 내부 동작을 가시화하는 방법과 데이터 증강 기법에 대해 정리한 포스트입니다.
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CNN 모델과 ViT 모델의 등장과 구조에 대한 내용에서 더 나아가 ViT를 이용한 self-supervised 학습 방법을 정리한 포스트입니다.
Transformer와 BERT의 개념 및 활용 과제, 그리고 Vision Transformer(ViT)에 대한 학습 내용을 정리한 포스트입니다.
Attention의 개념 및 방법론 그리고 Transformer의 개념과 학습 과정에 대해 정리한 포스트입니다.
RNN 모델의 장단점과 해결방법 그리고 LSTM 그리고 seq2seq 모델이 무엇인지, seq2seq 모델의 작동원리를 정리한 포스트입니다.
Data를 처리하는 방법, Data Augmentation의 구체적인 방법론을 정리한 포스트입니다.