텐서플로우41 [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0904 케라스의 SimpleRNN과 LSTM 이해하기 1. 임의의 입력 생성하기 2. SimpleRNN 이해하기 3. LSTM 이해하기 4. Bidirectional(LSTM) 이해하기 - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0904 케라스의 SimpleRNN과 LSTM 이해하기 2021. 5. 20. [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0809 다층 퍼셉트론(MultiLayer Perceptron, MLP)으로 텍스트 분류하기 1. 다층 퍼셉트론(MultiLayer Perceptron, MLP) - 단층 퍼셉트론의 형태에서 은닉층이 1개 이상 추가된 신경망 2. 케라스의 text_to_matrix() 이해하기 3. 20개 뉴스 그룹(Twenty Newsgroups) 데이터에 대한 이해 4. 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)을 사용하여 텍스트 분류하기 - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0809 다층 퍼셉트론(MultiLayer Perceptron, MLP)으로 텍스트 분류하기 2021. 5. 19. [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0707 다중 입력에 대한 실습 1. 다중 선형 회귀 아래와 같이 중간 고사, 기말 고사, 그리고 추가 점수 등 독립 변수가 3개인 데이터의 선형 회귀 문제 실습 - 훈련용 데이터 : 상위 5개 데이터 - 테스트 데이터 : 나머지 2개 데이터 2. 다중 로지스틱 회귀 아래와 같이 꽃받침(Sepal)의 길이와 꽃잎(Petal)의 길이 등 독립변수가 2개인 데이터의 로지스틱 회귀 문제 실습 - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0707 다중 입력에 대한 2021. 5. 17. [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0706 텐서플로우를 사용한 로지스틱 회귀 실습 1. 케라스로 구현하는 로지스틱 회귀 - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0706 텐서플로우를 사용한 로지스틱 회귀 실습 2021. 5. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음
