"rnn" 검색결과 1-20 / 149건

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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)

  이러한 자기 회귀적인 특성으로 인해 RNN은 이전 단계의 정보를 현재 단계에서 계속해서 활용할 수 있습니다. 따라서 RNN은 자기 회귀적인 구조를 가지고 있다고 말할 수 있습니다. ... 따라서 시퀀스 데이터를 처리하거나 시간적인 의미를 파악하는 작업에는 피드포워드 신경망보다는 RNN이 더 적합합니다.RNN의 핵심적인 특징은 순환 연결에서 찾을 수 있습니다. ... 매개 변수 공유를 통해 RNN은 긴 시퀀스에 대해서도 별도의 가중치 복사본을 생성하지 않고도 효율적인 계산을 수행할 수 있습니다.하지만, RNN에는 일부 제약이 존재합니다.

  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. ... 딥러닝시계열 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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  [보고서]트랜스포머

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

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

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  경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.

  즉, 시계열 데이터를 처리하는 것에 있어서 최적화된 알고리즘에 해당한다.둘째, LSTM은 RNN에서 time step이 길어지면, 문장이 길어지거나 혹은 이전의 정보의 시간 격 격차 ... 등이 커질수록 문맥의 전달율이 떨어지고 과거 데이터가 소실됨으로 인해서 현재의 시점이나 전체의 알고리즘 등에 미치는 영향이 거의 없게 되는 장기 의존성의 문제라는 RNN의 한계를 ... 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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  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 제기한 ... 기계번역 챗봇 ( ChatBot ) 자연어 처리 중요 음성합성 우리나라의 네이버에서도 Clova 오픈 단어 CNN/ RNN(LSTM)생각하기 한 마디 로봇 과학자인 한스 모라벡이 제기한

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

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  딥러닝 개론 요약, 미래 전망, 나의 생각

  미래에는 강화학습을 사용한 CNN과 RNN의 결합한 시스템이 나올 것으로 기대된다. ... RNN은 강력한 모델 신경망이지만 Long sequence를 다룰 때 Vanishing gradient 문제가 발생했다. ... 현재 CNN의 거듭된 발전으로 많은 대기업(구글, 페이스북 등)과 스타트업들이 CNN기반 이미지 제품 배포와 서비스를 시행하고 있다.또 다른 시경망의 한 종류인 순환신경망(RNN)은

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

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  트랜스포머와 딥러닝

  따라서 긴 문장의 번역 상태의 품질이 좋다.- 주어진 단어의 번역을 위해 문장의 다른 모든 단어와 비교해 번역을 시도한다.- 트랜스포머는 데이터를 RNN처럼 순차적으로 처리할 필요RNN보다 ... 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

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

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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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  딥러닝 (데이터마이닝) 예상문제

  이를 해결하기 위해 Cell수를 크게 해야하는데 Recurrent 층을 여러 개로 확장하는 Stacked RNN을 사용하면 된다. nBatch*hidden_size*ncell5.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 개3.

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

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

  순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)순환신경망(RNN)은 문장의 순서를 고려하여 처리하는 신경망 구조로, 알파고에서도 자연어 처리에 활용되었다. ... RNN은 시퀀스 데이터에 대해 순차적으로 정보를 전달하면서 처리한다. ... 그러나 RNN은 문장의 길이가 길어질수록 기울기 소실 또는 기울기 폭발과 같은 문제가 발생할 수 있어서 장기 의존성을 잘 학습하지 못하는 한계가 있었다.?

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

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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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  생성적 적대 신경망 (GAN)

  예를 들어, 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)을 사용하여 시퀀스 데이터인 리뷰를 처리한다고 가정하겠습니다.판별자는 리뷰 데이터를 입력받아 각 단어를

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

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  딥러닝 입문 기말시험

  RNN의 구조를 풀어 헤치면 그림 2-2와 같이 되는데 이전 단계에서 사용한 가중치를 업데이트하여 다음 단계 사용하는 형태이다. ... LSTM은 RNN과 다르게 두 개의 히든 Layer를 다음 상태에 보낸다. 하나는 바로 이전 상태의 데이터이고 다른 하나는 메모리셀에 해당하는 데이터이다. ... 풀어 헤친 RNN 구조그림입니다.원본 그림의 이름: KakaoTalk_20220615_022328050.png원본 그림의 크기: 가로 1433pixel, 세로 1000pixelRNN은

  시험자료 | 7페이지 | 1,500원 | 등록일 2022.08.27

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  현대사회에서 머신러닝 딥러닝

  대부분의 정보기술(IT) 기업이 채용한 언어 모델인 RNN(순환신경망모델)으로는 문장 전체의 맥락을 파악하는 데 한계가 있었기 때문이다.

  리포트 | 3페이지 | 1,500원 | 등록일 2021.01.06

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  인공지능 LSTM 발표자료

  LSTM 발표자료 201*** 이 ** Index LSTM 의 등장 배경 LSTM 의 구조 LSTM 의 학습 LSTM 의 변형 형태 LSTM 등장 배경 RNN 의 문제점 인식 RNN ... I speak fluent English RNN 사용 ? ... 1 보다 작은 Weight 가 연속적으로 곱해지면서 , Parameter 들의 업데이트가 이뤄지지 않는 현상 LSTM 등장 배경 RNN 의 문제점 인식 RNN 사용 John is my

  리포트 | 20페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.23

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  딥러닝

  인공지능 분야는 딥러닝 이전과 이후로 구분할 정도로 획기적인 성과를 보여줌 컴퓨터 비전 , 음성 인식 , 자연어 처리 등 다양한 분야에 적용 합성곱 신경망 (CNN), 순환신경망 (RNN

  리포트 | 13페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.03.10

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  KT NW 인프라 합격 자기소개서

  이후 졸업과제로 CNN, RNN을 이용한 AI Custom OCR 엔진을 개발하여 97%의 정확도를 얻었습니다.ㅇㅇ대학교 X-corps ㅇㅇㅇㅇㅇㅇ연구실에서 연구팀원으로 전기차 충방전

  자기소개서 | 2페이지 | 3,900원 | 등록일 2023.06.01

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  자연어처리 대표논문 읽기 과제

  인코더-디코더 모델(RNNencdec)과 RNN 검색 모델(RNNsearch) 두 가지 유형의 모델을 최대 30단어 길이의 문장과 최대 50단어 길이의 문장으로 학습합니다. ... 올바르게 정렬할 수 있다는 결론을 내릴 수 있었습니다.본 논문에서는 인코더-디코더 접근법의 문제를 해결하는 새로운 아키텍쳐인 RNN 검색 모델을 제안하였고, 이를 통해 모델은 전체 ... 훈련 데이터는 훈련 전에 한 번 섞였고, 이러한 방식으로 순차적으로 통과되었습니다.실험 결과 제안된 RNN 검색이 문장 길이에 관계없이 기존의 인코더-디코더 모델을 크게 능가하고 소스

  리포트 | 2페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.03.17

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  Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상

  RNN vs. ... 이러한 RNN도 기계 번역 및 텍스트 요약과 같은 단순한 작업에는 매우 효과적이었습니다. ... RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다.

  리포트 | 7페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.05.14

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