데이터과학 삼학년

Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification (ALai, Siwei, et al. "Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification." AAAI. Vol. 333. 2015.) [Abstract] - Recurrent convolutional neural network를 이용하여 Text classification 을 처리 문맥의 정보를 이용한 처리(RNN)로 noise를 줄이고, MAX pooling을 이용하여 문맥에서 분류에 핵심적인 역할을 하는 words를 판단, ML은 Data sparsity problem이 있어 NN의 적용을 주장 분석을 위해 Text를 Ski..

[텍스트관련 딥러닝] CNN과 RNN 모두 텍스트 딥러닝을 위해 사용되고 있음 RNN은 단어 입력값을 순서대로 처리 CNN은 문장의 지역 정보를 보존함으로써 단어/표현의 등장순서를 학습에 반영하는 아키텍처 1. 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 문장 분류 추세 : 이미지 분야에서 주로 사용되었던 CNN방법이 최근 텍스트에도 적용되고 있음 방법 : 단어를 벡터로 임베딩 -> 이미지분류방법과 마찬가지로 방법이지만 텍스트 CNN의 필터는 텍스트의 지역적인 정보, 즉 단어 등장순서/문맥 정보를 보존하며 각 매트릭스의 엘리먼트 와이즈 곱셈을 합산함. 합성곱과 ReLU, ,맥스풀링과정을 반복하여 벡터를 형성하고, 학습된 결과와 비교하여 유사도를 판별 프로젝트 적용 가능성 : A Sensitivity Analysis ..