[BOJ] 백준 2631번 문제 풀이 (Python)
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[BOJ] 백준 14438번 문제 풀이 (Python)
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[NLP] Transformer와 Self-Attention
Encoder-Decoder 구조의 RNN을 모두 Self-Attention으로 대체한 모델인 Transformer에 대해 배운다.
[BOJ] 백준 1726번 문제 풀이 (Python)
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[BOJ] 백준 2632번 문제 풀이 (Python)
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[NLP] Encoder∙Decoder 구조와 Seq2Seq, Seq2Seq with Attention
Encoder∙Decoder 구조를 활용해 sequence를 처리하고 sequence를 출력으로 내보내는 Seq2Seq 구조에 대해 알아보고 Seq2Seq에 Attention을 적용한 Seq2Seq with Attention에 대해 배운다.
[NLP] Gate를 활용해 RNN의 단점을 극복한 모델: LSTM, GRU
RNN이 지닌 Short-term Memeory의 단점을 극복한 LSTM, GRU에 대해 알아보고 여러 gate 구조를 배운다.
[BOJ] 백준 14428번 문제 풀이 (Python)
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[BOJ] 백준 2234번 문제 풀이 (Python)
Baekjoon Online Judge: 2234
[NLP] Word Embedding, Word2Vec
텍스트를 벡터로 바꾸는 다양한 표현방법을 이해한다. Word Embedding을 배우고 Word2Vec의 구조를 살펴본다.