- 목적 : 딥러닝 개념에서 나아가 자연어처리 모델을 파이썬 코드로 구현하고 깊게 이해합니다.
- 내용 : numpy, pandas를 이용하여 RNN, LSTM, Attention을 구현해 보는 실습을 진행합니다.
| Date | Topic | Presenters | Slides |
|---|---|---|---|
| 210126 | Ch02_Natural Language and Distributional Representation of Words | 김상현 | Slides |
| 210129 | Ch03_word2vec | 박준영 | Slides |
| 210202 | Ch04_Improving_word2vec | 김재이 | Slides |
| 210205 | Ch05_RNN | 문혜현 | Slides |
| 210209 | Ch06_gateRNN | 김상현 | Slides |
| 210215 | Ch07_Seq2Seq | 박준영 | Slides |
| 210219 | Ch08_Attention | 김재이 | Slides |
| 폴더 이름 | 설명 |
|---|---|
| ch01 | 1장에서 사용하는 소스 코드 |
| ch02 | 2장에서 사용하는 소스 코드 |
| ... | ... |
| ch08 | 8장에서 사용하는 소스 코드 |
| common | 공통으로 사용하는 소스 코드 |
| dataset | 데이터셋용 소스 코드 |
소스 코드를 실행하려면 아래의 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.
* 파이썬 3.x
* NumPy
* Matplotlib
※ Python은 3 버전을 이용합니다.
문혜현(스터디장) Github 주소
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