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꿈 많은 사람의 이야기
파이썬 케라스(keras)로 딥러닝하자! LSTM(RNN)을 이용해 뉴스 기사 분류하기
파이썬으로 케라스(keras)글을 오랜만에 올립니다.그 동안 공부도 많이 못했고(일을 핑계 삼아..) 여태 공부했던 것들 정리하고 좀 다지는 시간을 가졌습니다. 그리고 개인적으로 관심이 있는 자연어처리(NLP)쪽 프로젝트를 딥러닝 기반으로 개인 프로젝트 식으로 진행했습니다. 주제는 뉴스 카테고리 분류 및 핵심 키워드 추출과 연관 단어 분석입니다.일종의 news category classification 입니다. 여기에 word2vec와 tf-idf를 섞은 것이죠.뭔가 말이 거창하네요. 쓰여진 알고리즘은 다음과 같습니다LSTM(Long Short Term Memory) RNN의 종류Word2vec 단어를 벡터화Tf-idf 문서의 핵심 키워드 추출Logistic regression 사이킷런(scikit-le..
cs231n 2017 5강 convolutional neural networkds(컨볼루션 네트워크)정리
이번 포스팅은 cs231n의 5강을 정리한 글입니다. 이번 장에서는 컨볼루션 뉴런 네트워크( convolutional neural networkds)를 배우게 됩니다.그럼 바로 시작해볼까요! 이거는 뭐 cs231n에서 진행하는 과제(assignment)와 관련된 장입니다. 우리는 지난 시간에는 단순한 linear score를 배웠습니다.f = wx이죠그리고 만약 2-layer가 된다면 W2max(0, W1x) 이런식으로 된다고 했고이렇게 하면 hidden layer가 추가된다고 했습니다. 이제 우리는 컨볼루션 뉴런 네트워크에 대해서 배우게 될 것입니다.convolutional nerual network 속칭 CNN은 이미지 인식에서 정말 많이 사용합니다.그럼 이 CNN이 발전되기 까지 딥러닝의 역사는 어..