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모델/기타

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LMNN(Large Margin Nearest Neighbors) 안녕하세요. 오랜만에 글을 쓰게 되었습니다. 이번 글은 LMNN이라는 알고리즘으로 기존의 K-Nearest Neighbors를 보완한 모델입니다. 참고한 자료는 다음과 같습니다. Distance Metric Learning for Large Margin Nearest Neighbor Classification (2009) (저자 : Weinberger, Kilian Q., and Lawrence K. Saul.) www.jmlr.org/papers/volume10/weinberger09a/weinberger09a.pdf Online and Batch Learning of Pseudo-Metrics (2004) (저자 : Shalev-Shwartz 외) citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc..
LSTM 안녕하세요. 이번에는 RNN 계열의 LSTM 모델에 대해 보도록 하겠습니다. 참고자료는 다음과 같습니다. 아래 그림들과 전체적인 LSTM 구조 www.coursera.org/lecture/nlp-sequence-models/long-short-term-memory-lstm-KXoay Long Short Term Memory (LSTM) - Recurrent Neural Networks | Coursera Video created by deeplearning.ai for the course "Sequence Models". Learn about recurrent neural networks. This type of model has been proven to perform extremely well on ..
Recurrent Neural Network 안녕하세요. 이번 시간엔 딥러닝 모델 중 Recurrent Neural Network에 대해 알아보겠습니다. 참고자료는 다음과 같습니다. Coursera : 전반적인 글 구조는 여기 사이트의 'Recurrent Neural Networks' 파트를 참조했습니다. www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models Sequence Models Offered by deeplearning.ai. This course will teach you how to build models for natural language, audio, and other sequence data. Thanks to deep learning, sequence algorithms are working far be..
Variational AutoEncoder(VAE) 안녕하세요. 이번 시간엔 Variational AutoEncoder에 대해 보겠습니다. (현재 모델을 실험할 수 없는 환경이라 이론만 계속 공부하고 있습니다) 현재 Variational Autoencoder를 활용한 추천시스템 논문을 읽다보니 이 알고리즘을 공부하게 되었습니다. 참고 자료는 다음과 같습니다. Variational AutoEncoder 기초, Reparametrizing trick jaejunyoo.blogspot.com/2017/05/auto-encoding-variational-bayes-vae-3.html 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 Auto-Encoding Variational Bayes (VAE) (3) Machine learning and research topics exp..
DTW(Dynamic Time Warping) 안녕하세요! 이번 시간에는 DTW에 대해 포스팅 했습니다. 아마 시계열 데이터를 전처리하다보면 한번쯤 들어봤을만한 알고리즘입니다. 제가 참고한 사이트는 다음과 같습니다. https://towardsdatascience.com/dynamic-time-warping-3933f25fcdd Dynamic Time Warping Explanation and Code Implementation towardsdatascience.com https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping Dynamic time warping - Wikipedia From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to navigation Jump to search Not..