반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- KNeighborsClassifier
- tensorflow
- 자료구조
- paragraph
- html
- classification
- bccard
- web 개발
- discrete_scatter
- 데이터전문기관
- web
- C언어
- broscoding
- cudnn
- 머신러닝
- Keras
- postorder
- web 용어
- web 사진
- inorder
- mglearn
- 재귀함수
- java역사
- CES 2O21 참가
- CES 2O21 참여
- 웹 용어
- vscode
- pycharm
- 결합전문기관
- 대이터
Archives
- Today
- Total
bro's coding
fastText 본문
반응형
fastText는 facebook에서 개발한 model입니다.
메커니즘 자체는 Word2Vec와 동일해 Word2Vec의 확장형이라고 보시면 됩니다.
Word2Vec는 단어를 더 이상 나눌 수 없는 원소로 본다면, fastText는 하나의 단어 안에도 여러 단어들이 존재하는 것으로 간주합니다.
즉, sub-word를 고려해 학습합니다.
fastText는 context independent하다는 단점이 있습니다. context independen는 Sentence들 간의 관계를 알지 못한다는 의미입니다.
반응형
'[INTURNSHIP] > HuminTec' 카테고리의 다른 글
GloVe (0) | 2021.01.25 |
---|---|
word2Vec (0) | 2021.01.25 |
NMP (0) | 2021.01.25 |
pyQt5.reference (0) | 2021.01.21 |
Nvivo (0) | 2021.01.11 |
recommendation system.word2vec.NNLM(neural net language model) (0) | 2021.01.06 |
recommendation system.word2vec (0) | 2021.01.06 |
recommendation system.reference (0) | 2021.01.05 |
Comments