| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- convexhull
- object detection
- 이미지 생성
- tensorflow update
- python 알고리즘
- c언어
- #실생활영어
- #Android
- 영어명언
- #영어
- keras
- python list
- 영어
- text2img
- #프로젝트
- TensorFlow
- opencv SURF
- tokenizing
- #영어 명언
- python __init__
- Convolution Neural Network
- 완전탐색
- findContours
- 딥러닝
- #English
- word embedding
- #일상영어
- #1일1영어
- #실생활 영어
- #opencv
Archives
- Today
- Total
목록keras embedding (1)
When will you grow up?
단어 임베딩(Word Embedding) - 단어 벡터 사이에 추상적이고 기하학적인 관계를 얻으려면 단어 사이에 있는 의미 관계를 반영해야되는데, 단어 임베딩은 언어를 기하학적 공간에 매핑하는 것이다. ex) 임베딩 공간에서는 동의어가 비슷한 단어 벡터로 임베딩. 즉, 멀리 떨어진 위치의 단어는 서로 의미가 다르며 거리 외에 공간의 특정 방향도 의미를 가질 수 있다. - 기하학적 변환은 ('king'벡터) + ('female'벡터) = ('queen'벡터) / ('서울') + ('중국') - ('한국') = ('베이징') 단어 임베딩 공간은 전형적으로 위와 같은 해석이 가능하고 잠재적으로 유용한 고차원 벡터를 특성으로 가진다. Word2Vec - 각 단어를 임베딩이라고 부르는 작고 밀집된 벡터(ex-10..
02. Study/Deep Learning
2019. 8. 6. 21:42