
문단 벡터의 PyTorch 구현 (doc2vec)
모든 모델은 T. Mikolov 등이 제안한 네가티브 샘플링 오브젝티브(Negative Sampling objective)를 최소화합니다. 이는 희소성 업데이트(sparse update) 범위를 제공합니다
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ZhuSuan : 베이지안 방법론과 딥러닝의 장점을 결합한 Bayesian Deep Learning을 위한 Python 기반 확률 프로그래밍
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트렌드1 : 언어구조의 귀환 최근의 딥러닝 인기는 NLP에 대한 단순한 패러다임을 강조했습니다. 언어는 단어의 연속입니다.
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