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- 이런 감상평 댓글 너무 좋습니다. 다른 분들은 어떻게 생각하는지 알 수 있어서 마⋯
- 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
목록Elmo (1)
귀퉁이 서재
NLP - 12. 글로브(GloVe) & 엘모(ELMo)
글로브(GloVe) 글로브(GloVe, Global Vectors for Word Representation)는 스탠퍼드에서 2014년 개발한 워드 임베딩 방법론입니다. 글로브는 카운트 기반의 LSA와 예측 기반의 Word2Vec의 문제점을 개선하기 위해 탄생했습니다. LSA는 문서 전체의 통계적인 정보를 활용한다는 장점이 있지만, 단어간 유사도를 측정하기 어렵다는 단점이 있습니다. 반면 Word2Vec은 단어 간 유사도를 측정할 수 있다는 장점이 있지만, 사용자가 지정한 위도우 내에서만, 즉 주변 단어(맥락 단어) 몇 개만 활용하여 결과가 도출되기 때문에 문서 전체의 단어 정보가 반영되기 힘들다는 단점이 있습니다. 글로브는 LSA와 Word2Vec의 장점을 합친 워드 임베딩 방법론으로 단어 간 유사도도..
자연어 처리 (NLP)
2020. 6. 19. 20:52