RNN Tutorial Part 4 - GRU/LSTM RNN 구조를 Python과 Theano를 이용하여 구현하기
WildML의 네 번째 (마지막!) RNN 튜토리얼입니다. 마지막 포스트에서는 최근에 가장 널리 쓰이는 RNN의 변형 구조인 LSTM과 GRU의 구조와 구현에 대해 다룰 예정입니다.
이전 번역 포스트들과 마찬가지로 영문 버전을 거의 그대로 옮겨왔습니다. 번역에 이상한 점을 발견하셨거나 질문이 있으시다면 댓글로 달아주세요!
RNN Tutorial Part 3 - BPTT와 Vanishing Gradient 문제
WildML의 세 번째 RNN 튜토리얼입니다. RNN 모델을 학습하는데 사용되는 핵심 알고리즘은 Backpropagation Through Time (BPTT)와, 기본 RNN 모델에서 발생하는 vanishing gradient 문제에 대해 조금 더 심도있게 다뤘습니다.
이전 번역 포스트들과 마찬가지로 영문 버전을 거의 그대로 옮겨왔고, 번역에 이상한 점을 발견하셨거나 질문이 있으시다면 댓글로 달아주세요!
RNN Tutorial Part 2 - Python, NumPy와 Theano로 RNN 구현하기
WildML의 두 번째 RNN 튜토리얼입니다. 파이썬(프로그래밍 언어)으로 NumPy(매트랩처럼 행렬 을 다룰 때 편한 파이썬 기본 패키지)와 Theano(파이썬 기반 딥러닝 라이브러리)를 활용하여 실제로 RNN 모델을 처음부터 구현해보는 내용으로 코드도 전부 올라와 있어서 도움이 많이 될 것 같습니다!
원문(영어)으로 된 버전을 거의 그대로 옮겨왔습니다. 번역에 이상한 점을 발견하셨거나 질문이 있으시다면 댓글로 달아주세요.
Recurrent Neural Network (RNN) Tutorial - Part 1
WildML이라는 블로그에 RNN에 관련된 좋은 튜토리얼(영어)이 있어서 번역해 보았습니다. 중간중간에 애매한 용어들은 그냥 영어로 남겨놓았는데, 번역이 이상한 부분을 발견하셨거나 질문이 있으시면 댓글로 알려주까세요!
프로그래밍 언어별 딥러닝 라이브러리 정리
AI Korea Open 그룹에서도 라이브러리에 관한 투표가 있었고, 많은 분들이 관심있어할 만한 부분이라 생각해서 한 번 정리해 봤습니다!
Awesome 자료 모음 웹페이지
Team AI Korea 멤버들이 심혈을 기울여 작업한 자료 모음 웹페이지 3종입니다. 아래 사이트들은 미국 유명 대학의 교수님도 이번 가을 학기 딥러닝 수업에 활용하겠다고 연락한 바 있었고, 현재도 꾸준히 업데이트되고 있습니다.