[CS224n] Lecture 18. Tackling the limits of Deep learning for NLP
대망의 마지막 수업... ㅜㅜ 중간에 듣다가 못 알아먹겠어서 처음으로 다시 돌아가서 듣는 바람에 애초 계획했던 시간의 2-3배가 걸렸지만 포기하지 않고 계속 들은 나 칭찬해!! 마지막 수업은 아직도 남은 NLP의 한계에 대해서 다루는 시간이었다. 총 8개의 한계에 대해서 다뤘음. 1. 모든 task에 적용가능하며 좋은 성능을 내는 하나의 architecture 가 없다. 이미지 에서는 거의 CNN 이 dominant 한 양상인데 NLP 에서는 하나의 아키텍쳐가 없고, task 마다 잘 작동하는 아키텍쳐 다 따로 있음 (LSTM, GRU, RNN .... ) -> Dynamic Memory Network 로 해결! 지난 수업 중에 Dynamic Memory network 나왔을 때, 하나의 아키텍쳐를 가지..
NLP /CS224n
2019. 8. 11. 00:25
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