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- 책을 읽긴 했지만 잘 머리 속에 정리 되지 않았던 흐름이 잘 정리되었습니다. 감사⋯
- 아이구 읽어주셔서 고맙습니다. 새해 복 많이 받으세요 😀
- 저도 최근에 이방인 제목만 알고 있다가, 한번 읽어보려고 구매했는데, 너무나 잘 ⋯
- 고맙습니다 :)
- 항상 잘 보고 있습니다 좋은 하루 되세요 :)
- 별 거 아닌 내용인데 이렇게 댓글 남겨주셔서 고맙습니다 :)
- 좋은 글에 대한 감사함을 댓글로 표현합니다. 자세한 설명글 감사합니다.
- OpenCV 버전 4부터는 findContours()가 값을 두 개만 리턴합니다.⋯
- 맨 앞에 im2는 빼야하는 듯 합니다.
- 혹시 im2, contour, hierarchy = cv2.findContour⋯
- 예, 이해하신 흐름이 맞습니다. 다만 '전체적인 분류 성능'을 어떻게 정의하냐에⋯
- 글 감사합니다. 궁금한 부분이, 프로세스가 다음 stump으로 넘어갈때, 샘플링⋯
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- 표로 정리해주셔서 이해가 한번에 잘 됐어요
목록단어 임베딩 (1)
귀퉁이 서재

단어를 밀집 행렬로 표현하는 것을 워드 임베딩(Word Embedding) 혹은 단어의 분산 표현(Distributed Representation)이라고 합니다. 밀집 행렬은 희소 행렬의 반대되는 개념으로, 대부분이 0이 아닌 값으로 채워진 행렬을 의미합니다. (밀집 행렬, 희소 행렬에 대한 자세한 사항은 NLP - 7. 희소 행렬 (Sparse Matrix) - COO 형식, CSR 형식을 참고해주시기 바랍니다.) 색을 예로 들어보겠습니다. 색을 표현할 때 우리는 흔히 RGB 형식을 사용합니다. (R, G, B) = (170, 33, 22)라면 빨강 계열의 색임을 알 수 있습니다. 이를 A색이라고 합시다. 또한 B색의 RGB는 (180, 20, 30)이고, C색의 RGB는 (20, 180, 30)이라고..
자연어 처리 (NLP)
2020. 6. 14. 17:55