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100.daum.net 백과사전 DS 중사 (군사)(Detective Sergeant) 경정 (계급)(Detective Superintendent) 왜소나선은하(Dwarf spiral galaxy, DS) 다름슈타튬의 원소 기호 Ds 데이터 사이언스(Data science) 다이메틸 설폭사이드(Dimethyl sulfoxide) DS 레지스터: x86 프로세서의... 백과사전 검색 더보기 출처: 위키백과 gall.dcinside.com mini goldmaster 녹는점 순으로 정리한 화학 원소들의 목록 이름 기호 녹는점 (°C) 헬륨 He (절대 영도에서 조차 표준압에서 고체화되지 않는다.) -272.20(2.5MPa) {표준압 : -314.43433으로 추정} 수소 H -258.975 네온 Ne -248.447 플루오린 F -219.52 산소 O -218.8... 2024.05.25 웹문서 검색 더보기 예전에 ds로 했던겜인데 이거 이름 뭔지 아는 사람 있음? 원소기호들 막 조합해서 싸우는 3d 백뷰 겜이었음 ㅃㅃ연금술알못의 이퀄 기호 해석기(ㅅㅍ) 이 기호들은 원소기호를 뜻하며 중세유럽의 연금술사들이 자신들만 알아볼 수 있도록 기호를 만들었다는...2. Cl(염소), No(노벨륨), ?? 3. So4황산, ??, 불(또는 La 란타넘) 4. Cl(염소), Ds(다름슈타튬), No... kk-yy.tistory.com Yoonstory [NLP 기초] 8. 어텐션 8.1 어텐션의 구조 seq2seq가 안고 있던 근본적인 문제를 해결하는 '큰 개선' 8.1.1 seq2seq의 문제점 seq2seq에서는 Encoder가 시계열 데이터를 인코딩 Encoder의 출력은 '고정 길이의 벡터' 인코딩된 정보를 Decoder로 전달 문제점 '고정 길이'라는 데에 큰 문제 잠재 입력 문장의 길이에 관계없이(아무리 길어도), 항상 같은 길이의 벡터로 변환 필요한 정보가 벡터에 다 담기지 못하게 됨 ex) 많은 옷을 옷장에 욱여넣듯이 억지로 고정 길이의 벡터로 밀어 넣음 8.1.2 Encoder 개선 지금까지 LSTM 계층의 마지 8.2 어텐션을 갖춘 seq2seq 구현 3개의 클래스 AttentionEncoder AttentionDecoder AttentionSeq2seq 8.2.1 Encoder 구현 AttentionEncoder 클래스 이전 : Encoder 클래스의 forward() 메서드는 LSTM 계층의 마지막 은닉 상태 벡터만을 반환 이번 : 모든 은닉 상태 반환 앞 장의 Encoder를 상속하여 구현 # coding: utf-8 import sys sys.path.append('..') from common.time_layers import * from ch07.seq2seq impo 8.3 어텐션 평가 앞 절에서 구현한 Attentioneq2seq 클래스를 사용해 현실적인 문제에 도전 '날짜 형식'을 변경하는 문제 해결 8.3.1 날짜 형식 변환 문제 '날짜 형식 변환' 문제 사람이 쓴 'september 27, 1994' 등의 날짜 데이터를 '1994-09-27' 같은 표준 형식으로 변환 학습 데이터의 형식 확인 입력 문장의 길이를 통일하기 위해 공백 문자로 패딩 입력과 출력의 구분 문자로 _ 사용 8.3.2 어텐션을 갖춘 seq2seq의 학습 # coding: utf-8 import sys sys.path.append('..' 8.4 어텐션에 관한 남은 이야기 어텐션을 중심으로 더 발전된 기법 8.4.1 양방향 RNN seq2seq의 Encoder에 초점을 맞춤 우리는 글을 왼쪽에서 오른쪽으로 읽음ex) [그림 8-29]에서 '고양이'에 대응하는 벡터에 '나, 는, 고양이' 세 단어 정보가 인코딩 되어 들어감 전체적인 균형을 생각하면 '고양이' 단어의 '주변' 정보를 균형있게 담고 싶을 것→ LSTM을 양방향으로 처리하는 방법 양방향 LSTM (양방향 RNN) 지금까지의 LSTM 계층에 역방향으로 처리하는 SLTM 계층 추가 이 두 LSTM 계층의 은닉 상태를 연결시킨 벡터를 최종 은닉 8.5 어텐션 응용 3가지 최첨단 연구 8.5.1 구글 신경망 기계 번역(GNMT) 기계 번역의 역사 : 주요한 기법이 시대의 흐름과 함께 변함 '규칙 기반 번역' - '용례 기반 번역' - '통계 기반 번역' 현재는 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation, NMT)이 주목 받고 있음 * NOTE 신경망 기계 번역 용어는 seq2seq를 사용한 기계 번역의 총칭으로서 사용 구글 신경망 기계 번역(GNMT) 어텐션을 갖춘 seq2seq와 마찬가지로 Encoder, Decoder, Attention으로 구성 번역 정확도를 높이 42 seq2seq가 안고 있던 근본적인 문제를 해결하는 '큰 개선' 8.1.1 seq2seq의 문제점 seq2seq에서는 Encoder가 시계열 데이터를 인코딩 Encoder의 출력은 '고정 길이의 벡터' 인코딩된 정보를 Decoder로 전달 문제점 '고정 길이'라는 데에 큰 문제 잠재 입력 문장의 길이에 관계없이(아무리 길어도), 항상 같은 길이의 벡터로 변환 필요한 정보가 벡터에 다 담기지 못하게 됨 ex) 많은 옷을 옷장에 욱여넣듯이 억지로 고정 길이의 벡터로 밀어 넣음 8.1.2 Encoder 개선 지금까지 LSTM 계층의 마지 AI 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 2024.02.23 블로그 검색 더보기 coldjellyfish0227.tistory.com #일간코딩챌린지 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2] - 8장 어텐션 I 14 가중치(기호a)를 이용한다. a는 확률분포처럼 각 원소가 0.0~1.0 사이의 스칼라(단일 원소) 이며, 모든 총합은 1이다. 가중치 a와 각 단어의 벡터 hs로 부터 가중합을 구한다. 가중합을 계산한 벡터 C를 맥락 벡터라고 한다. '나'에 대한 가중치가 0.8인데, 맥락 벡터 C에는 '나' 벡터 성분이 많이 포함되어 있다는 뜻... 2024.02.22 dawoum.tistory.com Dawoum (번역) Two-dimensional space 5 이 원소 (즉, 점(point))의 위치를 결정하기 위해 요구되는 기하학적 설정입니다. 적절한 구조를 갖는 실수의 쌍의 집합 \(\mathbb{R}^2\)은 종종 이-차원 유클리드 공간의 정식의 예제로서 사용됩니다. 개념의 일반화에 대해, 차원(dimension)을 참조하십시오. 이-차원 공간은 물리적 우주(universe)를 평면(plane... 2024.04.16 blog.naver.com 낙민동 추노 "사실 다 모르잖아요"…GPU? HBM? 반알못 탈출 위한 반도체 속성 특강(Feat.엔비디아) 24 짐. 원소기호로 SiO2, 여기서 S가 규소. 이것이 실리콘. ==> 장점은 1 저렴한 가격, 2 밴드갭이 적당히 넓어 높은 온도에서 동작 가능, 3 산화가 용이함, 4 비저항 범위가 매우 넓음 ==> 구분은 기능에 따라 메모리(정보저장), 비메모리 (연산담당)으로 구성 ==> 비유가 좋음 '머리가 좋다' 암기력 좋은 사람 or 잘... 2024.05.25 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 story.kakao.com (로톨)유수현 (로톨)유수현 - 카카오스토리 원소 기호 110번 Ds다름슈타튬 111번 Rg 뢴트겐륨 112번 Cn코페르니슘 현존하는112개의 원소이름과 기호를 다 외움 끝말잇기 도전하려면 하던가 하려면 2-3글자로 ㅇㅅㅇ 2012.04.05 카카오스토리 검색 더보기