"RNN" 검색결과 1-20 / 141건

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  다중스케일 방법에 기반한 효과적인 다중스케일 RNN 모형에 대한 연구

  한국산업경영시스템학회 고경준, 이기천

  논문 | 9페이지 | 4,000원 | 등록일 2023.07.03

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  순환신경망 RNN이란? (파이썬으로 집값 예측해보기)

  따라서 시퀀스 데이터를 처리하거나 시간적인 의미를 파악하는 작업에는 피드포워드 신경망보다는 RNN이 더 적합합니다. RNN의 핵심적인 특징은 순환 연결에서 찾을 수 있습니다. ... 따라서 RNN은 자기 회귀적인 구조를 가지고 있다고 말할 수 있습니다. ... 요약하면, RNN은 시퀀스 데이터를 처리하는데 특화된 강력한 도구입니다.

  리포트 | 6페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.11.04

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  시계열 분야의 딥러닝

  이와 같이 시계열 예측을 위한 딥러닝 모델의 종류는 크게 3가지(RNN 기반, CNN 기반, Attention 기반)로 분류해볼 수 있다. ... 분야에 있어 딥러닝을 사용하고 있는데 이에 대한 방법으로는 다음과 같다. ● Autoencoders ● InceptionTime ● DeepAR ● N-BEATS ● 순환신경망(RNN ... - 시계열 데이터에 적용된 딥러닝 모델 중 가장 고전적인 접근 방법이다. - Vanilla RNN의 경우 깊은 신경망을 학습시키는 과정에서 기울기가 소실되는 문제인 Vanishing

  리포트 | 3페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.24

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  인공지능의 응용 과목에서 제출한 자료이며 순환신경망, 생성적 적대 신경망, KNN 알고리즘, K means Clustering, 파이썬과 연관된 머신러닝을 정리하였습니다.

  1.순환신경망 (RNN) 순환신경망(RNN)은 시계열 데이터와 함께 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위해 만들어진 인공신경망이다.

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.05.10

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  [보고서]트랜스포머

  RNN은 시간의 흐름에 따라 점점 과거의 정보가 흐려진다는 단점이 있다. ... 하지만 CNN과 RNN모두 입력 데이터가 제공하는 모든 정보를 활용하지 않는 구조로 되어 있기 때문에 여러가지 문제가 발생한다. ... 트랜스포머 서론 딥러닝하면 CNN을 이용한 이미지처리 모델링과 RNN을 이용한 텍스터처리 및 시계열 데이터 처리 모델링을 언급하기가 쉽다.

  리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.04.23

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  Autoencoder 기반 추천 시스템 조사

  일반적인 프레임워크로서 CDR은 CNN 및 RNN과 같은 다른 딥러닝 기술과 통합할 수 있다. ... CRAE의 저자는 먼저 type noisy gated RNN으로 강력한 순환 네트워크를 제안했다. ... CRAE는 feedforward 신경층을 RNN으로 대체하여 CRAE가 아이템 콘텐츠 정보의 순차적 정보를 캡처할 수 있게 한다.

  리포트 | 15페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.05.08

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  딥러닝 개론 요약, 미래 전망, 나의 생각

  미래에는 강화학습을 사용한 CNN과 RNN의 결합한 시스템이 나올 것으로 기대된다. ... 또 다른 시경망의 한 종류인 순환신경망(RNN)은 시간적인 정보에 대한 것을 모델링하는 신경망이다. ... RNN은 강력한 모델 신경망이지만 Long sequence를 다룰 때 Vanishing gradient 문제가 발생했다.

  리포트 | 3페이지 | 9,000원 | 등록일 2020.06.30

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  경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.

  현재의 시점이나 전체의 알고리즘 등에 미치는 영향이 거의 없게 되는 장기 의존성의 문제라는 RNN의 한계를 해결하고자 하는 알고리즘이다. ... 둘째, LSTM은 RNN에서 time step이 길어지면, 문장이 길어지거나 혹은 이전의 정보의 시간 격 격차 등이 커질수록 문맥의 전달율이 떨어지고 과거 데이터가 소실됨으로 인해서 ... RNN은 이름에 순환이라고 하는 것이 들어있음에서 알 수 있는데, 정보의 흐름이 한 쪽의 방향으로만 진행되는 알고리즘이 아니라 은닉계층 내부에서 순환하는 구조를 의미하는 것으로 신경망으로의

  리포트 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.08.02

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  트랜스포머와 딥러닝

  RNN보다 훨씬 더 많은 병렬화를 허용하기 때문에 이 같은 처리 방식이 가능하다. 3) 특징 - 병렬화처리(Parallelization)한다. ... 멀티헤드 어텐션을 사용하면 기존의 RNN에서와 같은 Sequential Computation을 줄여 더 많은 부분을 병렬처리(parallelism)가 가능하게 할 수 있으며 동시에 ... 따라서 긴 문장의 번역 상태의 품질이 좋다. - 주어진 단어의 번역을 위해 문장의 다른 모든 단어와 비교해 번역을 시도한다. - 트랜스포머는 데이터를 RNN처럼 순차적으로 처리할 필요가

  리포트 | 11페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.17 | 수정일 2022.04.21

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  인공지능에 관해서 (이해하기 쉽게 설명)

  기계번역 챗봇 ( ChatBot ) 자연어 처리 중요 음성합성 우리나라의 네이버에서도 Clova 오픈 단어 CNN/ RNN(LSTM) 생각하기 한 마디 로봇 과학자인 한스 모라벡이 ... 기계번역 챗봇 ( ChatBot ) 자연어 처리 중요 음성합성 우리나라의 네이버에서도 Clova 오픈 단어 CNN/ RNN(LSTM) 생각하기 한 마디 로봇 과학자인 한스 모라벡이

  리포트 | 11페이지 | 1,000원 | 등록일 2020.11.25

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  딥러닝 자연어처리 Transformer 트랜스포머 설명 ppt

  Transformer Transformer RNN 사용하지 않음 - Parallelization Encoder – Decoder 구조 빠른 학습 , 성능 향상 RNN based encoder ... decoder RNN based encoder decoder with attention Attention is all we need Positional encoding Word embedding

  리포트 | 13페이지 | 1,000원 | 등록일 2021.03.31 | 수정일 2022.12.02

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  [인공지능]자연어처리 개체명인식 원리

  Training Detail Run-Time 개체명 자질 Vector Word Embedding 자질 HMM Maximum Entropy CRFs Deep Learning (CNN, RNN ... 형태소 단위 자질 확장 2 단계 Maximum Entropy 모델 Structural SVM + Pegasos Active Bagging 활용 Convolutional NN 활용 RNN ... Entities 작동원리 한국어 형태소 분석기 Embed- ding Vector Soft Label Wiki Dumps Web Crawl DBPedia Convolutional RNN

  리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2020.07.31

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  솔트룩스 면접 준비

  RNN은 순환신경망, 음성인식에 주로 사용. LSTM을 사용하여 RNN의 과거 중간레이어 계산 과정을 줄여줌. 즉, 최근 데이터를 많이 활용하는 것 5. ... RNN, CNN, GAN 비교 GAN은 생성모델, 분류모델이 있음. 생성모델은 진짜같은 가짜를 만들어서 분류를 어렵게 하려고 함. 분류모델은 진짜같은 가짜를 계속 분류함.

  자기소개서 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.11.27

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  생성적 적대 신경망 (GAN)

  예를 들어, 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)을 사용하여 시퀀스 데이터인 리뷰를 처리한다고 가정하겠습니다.

  리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.16

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  [인공지능] 자연어처리 의미역결정

  와 Object 로 구분하여 인식 한국어 형태소 분석기 ( 용언 추출 ) Embed- ding Vector Labeling ( 논항 분류 ) Wiki Dumps Web Crawl RNN ... 활용하였으나 구문분석 오류가 반영 되는 영향도를 제거하기 위해 형태소 분석정보만 활용 Labeling 은 서술어와 각 논항 Type 을 활용 Sequence 정보 파악에 용이한 RNN

  리포트 | 9페이지 | 1,000원 | 등록일 2020.07.31

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  파파고에 이용된 인공지능 기술과 그에 대한 내 생각

  (순환 신경망)은 초기 NMT 기술의 발판의 역할을 했다.그러나 RNN을 이용한 번역기는 기억력이 약해 단어 간의 상관관계를 잊어 장문 번역의 경우 ... 문장을 생성하는 디코더로 이루어져있다.문장 전체 정보를 바탕으로 번역을 수행하기 때문에 문장맥락에 맞는 번역을 제공한다.파파고에 적용된 인공지능 기술 1 – NMT강의에서 소개된 RNN

  리포트 | 7페이지 | 5,000원 | 등록일 2020.09.22

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  [인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)

  이전에 사용되던 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)은 알파고에서 주로 활용되었다. ... 그러나 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 CNN과 RNN의 한계를 극복하며 자연어 처리의 성능을 비약적으로 향상시켰다. ... Chat GPT) (1) 자연어 처리 모델의 진보 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN

  리포트 | 11페이지 | 4,900원 | 등록일 2023.06.22

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  Ai Biz_중간_ai알고리즘 응용사례_사례중심_AIrbnb,헬스케어,리걸테크(A+만점)

  이런 순환 신경망 RNN중, seq2seq 방식의 모델을 통해 보편적으로 이용되어진다. ... 이 과정을 간단히 요약하면 인코더의 순환신경망(RNN)에서 텍스트의 각 단어를 읽어 인코더 은닉상태(은닉층)에서 다시 seq를 생성한다. ... 위에서 언급한 다양한 형사 판결문을 포함한 법령들, 그리고 실제 판례들을 기반 데이터로 하여 순환 신경망 즉, RNN방식을 통해 우리에게 서비스로 제공된다.

  리포트 | 8페이지 | 4,000원 | 등록일 2022.08.09

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  모두의 인공지능 7주차 정리

  필터를 적용하여 계산을 한다 - 이미지의 특징 추출하고 사이즈 줄이는 과정을 반복한다 - 이렇게 얻어진 결과를 다층신경망에 전달을해서 이미지를 얻어내는 것이 중첩신경망 - 순환신경망(RNN

  시험자료 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.03.12

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  딥러닝 (데이터마이닝) 예상문제

  이를 해결하기 위해 Cell수를 크게 해야하는데 Recurrent 층을 여러 개로 확장하는 Stacked RNN을 사용하면 된다. nBatch*hidden_size*ncell 5.RNN에서 ... RNN 알고리즘을 설명하시오. 기존의 신경망 모형을 확장하여 Time Series Forecating이 가능하도록 만든 모형이다. ... : 번역같이 여러 단어 문장을 다시 여러 단어의 문장으로 -Multiple Layer RNN : hidden Layer 여러 개 3.

  시험자료 | 7페이지 | 3,000원 | 등록일 2020.10.15

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