딥러닝 자연어처리 LSTM , GRU 개념을 13분안에 정리해드립니다ㅣ서울대 AI 박사과정

#lstm #gru #딥러닝
딥러닝 자연어처리 LSTM , GRU 개념을 13분안에 정리해드립니다
메타코드는 "4차산업 커리어는 메타코드와 함께" 라는 슬로건을 바탕으로
"5천만 전국민 데이터/코딩 역량 강화에 기여하고자 합니다"
따라서 모든 데이터/코딩 강의는 무료로 오픈될 예정이니,
대학생, 직장인 분들께서는 꼭 위 강의들을 통해 도움을 받으셨으면 합니다.
[선생님 약력]
(현) 서울대학교 기계공학부 박사과정
(졸) 서울대 기계공학부 석사
(졸) 서울대 기계항공공학부 학사
SCI(E)급 논문 7편 보유
국제대회 RoboSoft19 웨어러블 챌린지 1위
[이론 및 실습 자료 무료 다운로드 하는 방법]
(1) 메타코드 사이트 회원가입 (mcode.co.kr)
(2) 커뮤니티 - 강의 게시판에 글쓰기
(3) [강의명] 을 남겨주시면, 회원가입한 이메일로 자료를 보내드리도록 하겠습니다.
(4) 메타코드 관계자가 이메일로 강의자료를 평일 기준 2일 내 모두 보내드립니다.

[@mcodeM]

✅ [AI LLM 부트캠프 - 파트타입 환급형] 살펴보기 (25.2.17 시작) metacodes.co.kr/edu/read2.nx?EP_IDX=16132&EM_IDX=15955&M2_IDX=30103 ⏰ AI LLM 부트캠프 과정소개서 받기 docs.google.com/forms/u/1/d/1L9GU9ZxRsWv9NRbwFVI27QU-wiRRm2os5TkH43YAMUE/edit?usp=forms_home&ths=true

[@peteryou741]

참 훌륭한 강의로 책에서는 도저히 이해안되는게 이제야 이해됩니다. 선생님의 지식나눔 진심 감사합니다.

[@mcodeM]

감사합니다! 풀버전 강의와 자료는 아래 링크통해서 다운 가능하세요~ metacodes.co.kr/edu/read2.nx?M2_IDX=30656&page=1&sc_is_discount=&sc_is_new=&EP_IDX=8387&EM_IDX=8213

[@aidenkim-t4v]

많은 도움이 됐습니다. 감사합니다

[@이동우-n8q]

책으로만 공부할 때는 어려웠는데, 강의를 보니 이해가 쉬워졌습니다. 감사합니다!

[@mcodeM]

감사합니다.^^

[@세현육]

강의 너무 잘들었습니다.. 그런데 생략이 너무 많이 된것같아서 아쉽습니다. lstm에서 가장 기본이 되는 원리인 Constant Error Carousel 의 구조에 대해서 한번 찝어주시면서 vanishing problem을 해결하는 과정을 조금 더 자세하게 설명해주셨으면 하는 아쉬움이 남네요.. 그래도 강의 잘 들었습니다.

[@hyeryeonkim9697]

좋은 강의 감사합니다

[@mcodeM]

감사합니다^^!

[@날개달린_양]

감사합니다

[@kotube1]

다음 강의도 너무 궁금해요 ㅠ 아무리 찾아도 안보이는데 링크 있을까요??

[@mcodeM]

같은 선생님의 다른 자연어처리 강의에 함께 들어가있습니다.!

[@Yacktalkun]

활성화 함수는 소프트 맥스를 왜 그 뒤에 하이퍼 볼릭 탄젠트를 또 쓰는지 왜 그리고 비선형 변환을 두번하는지 궁금하오 단순히 익스플로딩과 베니싱을 잡기위함이오? 소프트 맥스는 수많은 각 선형변환된 노드값에 0과1로 컨피던스를 주기 위함일테고 하이퍼 볼릭 탄젠트가 베니싱과 익스플로딩을 막는데 큰 기여를 하는지..?

[@hometownboy]

5:20