人 煙403 Deep Cross Network Deep Cross Network (DCN)은"Deep &Cross Network for Ad Click Predictions"이라는 논문에서 소개된 구조로서추천시스템과 광고분야에서 사용되는 모델로복잡한 특성 간의 교차를 효과적으로 학습하여 예측 성능을 향상하는데 목적이 있습니다. 주요 특징Cross Layer : 특성간의 교차를 반복적으로 소행하여 고차원 상호작용을 학습합니다.Deep Network : 기존의 심층 신경망 구조를 통해 비선형 변환을 학습하여 복잡한 패턴을 포착합니다.하이브리드 구조 : 교차 계층과 딥 네트워크를 병렬로 구성하여 두 계층의 장점을 병렬로 활용합니다.이러한 특징들로 인해 특성 간의 복잡한 상호작용을 학습하여 예측 성능을 향상하며,교차 계층을 통해 학습된 특성 간의 상호작용을.. 2024. 11. 11. 효과적인 논문 읽기 딥러닝의 기본을 익히고 나면, 다들 중요하다는 논문 읽고 적용하는 능력.어떻게 시작하면 좋을까요?논문을 찾고 읽고 적용하는데 막막하셨다면관련해서 몇 가지 기본적인 내용들이 도움이 될 것 같습니다. 필요한 논문 찾기다른 분야도 그렇지만, 딥러닝 관련 논문은 정말 많습니다.내가 필요한 논문을 찾기 위해서는 몇 가지 요령이 있습니다.키워드 검색 : 먼저 내가 알고 싶은 주제의 핵심단어 (이미지 분류, 자연어처리 등)를 정하고, 인터넷이나 논문 사이트에서 키워드로 검색을 합니다. '딥러닝을 이용한 얼굴인식' 같이 구체적으로 적으면 관련 논문을 확인할 가능성이 높겠죠? 특히 특정 주제의 전반적인 배경지식을 익히고 싶을 때는 Survey 논문들을 찾아보시면 해당 주제의 변천 과정, 그리고 핵심 개념들을 이해하는데.. 2024. 11. 10. 트랜스포머 (Transformer) 모델 소개로봇인가? 생각이 잠깐 들 수도 있겠지만트랜스포머(Transformer)는 최근 딥러닝 분야에서 주목받는 개념 중 하나입니다.2017년 구글 연구진이 발표한 논문 'Attention is All You Need'에서 소개된 모델로,자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다.이 모델은 기존의 순환신경망(RNN)ㅣ반 모델들이 가진 한계를 극복하며,다양한 언어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 구조트랜스포머는 크게 두 부분으로 나뉩니다인코더(Encoder) : 위 그림에서 노란색으로 색칠된 부분으로, 입력된 문장을 분석하여 그 의미를 해석합니다.디코더(Decoder) : 인코더기 이해한 내용을 바탕으로 새로운 문장을 만들어냅니다.이러한 구조를 통해 트랜스포머는 입력 시퀀스의 .. 2024. 11. 9. 딥러닝 처음 접할 때 어려워하는 몇가지 핵심 개념들 신경망 (Neural Network)딥러닝의 핵심 구조는 '신경망'이에요. 신경망은 뇌의 신경세포(뉴런)가 연결되어 있는 방식을 본떠 만든 모델인데요.여기서 뉴런은 데이터를 처리하는 작은 단위입니다. 신경망은 여러 층(layer)으로 구성되며,이 층을 통해 데이터를 점점 더 복잡하게 처리할 수 있습니다. 학습 과정 (Training)딥러닝 모델을 만든 뒤, 이 모델이 데이터를 바탕으로 스스로 배울 수 있게 하는 과정이 "학습" 과정입니다.이때 모델은 처음에는 아무것도 모르고, 단순히 임의의 답을 내는데요.임의의 답과 실제 답을 보고 틀린 부분을 수정하게 되고,데이터를 많이 볼 수록 점점 더 정확한 예측을 할 수 있게 되죠. 역전파 (Backpropagation)학습 과정에서 오차를 수정하는 방법이 바.. 2024. 11. 8. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 101 다음
