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© GRAVITY | 한재
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@양하연

컴퓨터 전공생의 킁카킁카 공부 기록

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  • [CS22SN] 우리는 왜 NLP가 필요할까? / Lecture 1 - Intro & Word Vectors
    2024. 8. 27.
    [CS22SN] 우리는 왜 NLP가 필요할까? / Lecture 1 - Intro & Word Vectors
    [CS22SN] 우리는 왜 NLP가 필요할까? / Lecture 1 - Intro & Word Vectors
    노션에 정리한 걸 티스토리에도 올리고자 한다 노션 => 티스토리로 옮기면서 빠지는 내용이 있으니노션게시물을 따로 올리면, 그걸 함께 보시는 걸 추천드립니다    [CS22SN] 우리는 왜 NLP가 필요할까? / Lecture 1 - Intro & Word Vectors | Notion인간의 언어는 다양한 의미를 가지고 있기 때문에 이를 처리하는 NLP 과정이 필요하다.spiky-cadet-06f.notion.site 그냥 드래그해서 긁어오니 하얗게 배경이 생겨서 이상하다 ㅠㅠ 왤까...   인간의 언어는 다양한 의미를 가지고 있기 때문에 이를 처리하는 NLP 과정이 필요하다. word2vec 언어는 사람들이 구성하는 해석하는 사회적 시스템 => 그러나 컴퓨터가 이해하기 힘듬 언어는 공식적인 체계가 아님 ..
    2024. 8. 27.
  • [CS224N]Lecture 4 - Syntactic Structure and Dependency Parsing
    2024. 8. 27.
    [CS224N]Lecture 4 - Syntactic Structure and Dependency Parsing
    [CS224N]Lecture 4 - Syntactic Structure and Dependency Parsing
    노션으로 보시는 게 더 편하실 것 같아요 ㅎ.ㅎhttps://ggosunnae.notion.site/Lecture-4-Syntactic-Structure-and-Dependency-Parsing-0d6f321f628444f3a075d6f7abb6aba5------------------------------------------------------------ 학습 목표Syntactic Structure: Consistency and Dependency (30 mins)Dependency Grammar and Treebanks (15 mins)Transition-based dependency parsing (15 mins)Neural dependency parsing (20 mins)Key Learning..
    2024. 8. 27.
  • [CS224N] Lecture 2 - Neural Classifiers - 신경망 분류
    2024. 8. 27.
    [CS224N] Lecture 2 - Neural Classifiers - 신경망 분류
    [CS224N] Lecture 2 - Neural Classifiers - 신경망 분류
    더보기학습목표(1) optimization basics (최적화 기초)(2) can we capture the esence of word meaning more effectively by counting (카운트를 통해 더 효과적으로 중요한 의미의 단어를 포착할 수 있을까?)(3) the GloVe model of word vectors(4) Evaluating word vecotrs(5) Word senses(5) Review of classification and how nueral nets differ(6) Introducing neural networks(7) to be able to read word embeddings papers -------------------------- word2vec..
    2024. 8. 27.
  • [CS224N] Lecture 3  - Backprop and Neural Networks / 역전파, 순전파, 신경망 분류기
    2024. 8. 27.
    [CS224N] Lecture 3  - Backprop and Neural Networks / 역전파, 순전파, 신경망 분류기
    [CS224N] Lecture 3  - Backprop and Neural Networks / 역전파, 순전파, 신경망 분류기
    학습목표(1) 신경망을 훈련시키기 위해 어떻게 수동으로 gradient를 계산할까(2) back propagation(역전파 알고리즘)~미리보기~Back propagation: 계산 그래프(computation graph)를 따라 chain rule을 재귀적으로적용하는 과정 중 하나. Forward Pass에서 저장한 중간 값을 사용하여, ouput Layer부터 input Layer 방향으로 기울기를 계산 이 기울기는 가중치 업데이트에 사용 Back propagation 에서의 기울기 계산은  [downstream gradient] = [upstream gradient] x [local gradient] downstream gradient: 현재 노드의 기울기 upstream gradient:  이전(..
    2024. 8. 27.
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