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• 특징 학습 Feature learning, 表征学习

  사용하여 학습된다. 그러나 입력-레이블 쌍은 각 데이터 지점에서 만들어져, 기울기 하강과 같은 지도 학습법을 통해 데이터 구조를 학습할 수 있게 된다. 오토인코더가 있다. Ian (2016). Deep learning. Yoshua Bengio, Aaron Courville. Cambridge, Massachusetts. pp. 499–516. ISBN. OCLC. 자기지도 학습은 합성곱...

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• 변분 베이즈 방법 Variational Bayesian methods

  기계 학습에서 실제로 계산하기 힘든 적분을 근사하는데 사용되는 기술들의 집합이다. 여러 관측 변수들과 파라미터, 은닉 변수등으로 구성된 그래프 모형으로 표현될 수 있는 복잡한 통계적 모형에서 사용된다. 파라미터와 은닉 변수는 관측 변수와 대비되어 관측되지 않는 변수라고 불린다. 오토인코더 변분 오토인코더

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• 제한된 볼츠만 머신 Restricted Boltzmann machine, 受限玻尔兹曼机

  기능 학습, 주제 모델링, 면역학, 심지어 다체 양자 역학에서도 응용 분야를 찾았다. 작업에 따라 지도 방식 또는 비지도 방식으로 교육을 받을 수 있다. 오토인코더 Python implementation of Bernoulli RBM and tutorial SimpleRBM is a very small RBM code (24kB) useful for you to learn about how RBMs learn and...

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• Word2vec Word2vec

  구문적 특성을 포착할 수 있도록 신중하게 선택된다. 따라서 간단한 수학 함수(코사인 유사도)는 해당 벡터로 표현되는 단어 간의 의미 유사성 수준을 나타낼 수 있다. 워들 오토인코더 특징 공학 특징 학습 언어 모델 벡터 공간 모델 Wikipedia2Vec (introduction) C C# Python (Spark) Python (TensorFlow) Java/Scala R

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• 텍스트-비디오 모델 Text-to-video model

  to Sequence) 모델에 대해 순환 신경망을 사용하여 각 프레임을 픽셀 단위로 인코딩 및 디코딩하고 딥 러닝을 사용하여 비디오를 생성함으로써 수행된다. 텍스트의 기존 정보에 대한 조건부 생성 모델의 자료 집합 테스트는 변분 오토인코더 및 생성적 적대 신경망(GAN)을 통해 수행할 수 있다. 소라 (텍스트-비디오...

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• 판별 모델 Discriminative model, 識別的モデル

  사용되는 통계 모델로서, 생성 모델과 반대되는 개념이다. 일반적인 판별 모델에는 로지스틱 회귀(LR), 조건부 무작위장(CRF)(무향 그래프로 분류됨), 결정 트리 등이 포함된다. 일반적인 생성 모델 접근 방식에는 나이브 베이즈 분류, 가우스 혼합 모델, 오토인코더, 생성적 적대 신경망 등이 포함된다. 생성 모델 토막글

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• VAE VAE

  VAE, Vae 또는 vae는 다음을 의미한다: 포어알펜 익스프레스 변분 오토인코더 동음이의

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