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LSTM (1)
[지시딥2] RNN을 사용한 문장 생성 p289 ~ 310

sequence to sequence(시계열에서 시계열로): 한 시계열 데이터에서 다른 시계열 데이터로 변환 - 기계 번역, 챗봇, 메일의 자동 답신 등 다양하게 응용 가능 2. RNN을 사용한 문장 생성 순서 - "you say goodbye and I say hello." 를 학습한 모델 - 여기에 "I"를 입력하면? 아래와 같이 다음 출현할 단어의 확률분포 출력 다음 단어를 출력하기 위한 방법 2가지 1) 확률이 가장 높은 단어 선택 (결정적) >> 위에서는 "say"가 가장 높으므로 "say"가 출력. 2) 확률에 기반에 출력 (확률적) - 책에서는 이 방법 선택 >> 전체 확률분포를 이용해 샘플링한다. (물론 "say"의 확률이 가장 높으므로 "say"가 나올 확률이 높지만 다른 단어도샘플링될 ..

ML DL 2022. 2. 16. 23:41
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