반응형 머신러닝2 [논문리뷰] A Survey of Active Learning for Text Classification using Deep Neural Networks - arXiv, 2020. * 논문을 읽고 개인 생각과 함께 요약한 글이다. 최근 액티브 러닝(Active Learning)에 대해 공부를 할 기회가 생겼다. 텍스트 분류 관련해서 연구를 하고 있는데 수집된 데이터가 많지 않아서 Active Learning을 적용하고자 했다. 액티브 러닝에 대한 지식이 하나도 없기 때문에 바로 서베이 논문부터 찾았다. Active Learnig에 대한 다른 서베이 논문도 있었지만 Text Classification에 맞는 서베이 논문을 찾았다. 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2008.07267.pdf 2020년 8월 17일 arXiv에 게재된 서베이 논문이다. 총 16페이지 정도이지만 reference 빼면 내용은 10페이지 정도이다. 먼저 Auto Labeling과 비슷하다.. 2021. 12. 24. Deep Learning | Autoencoder Autoencoder 머신러닝 학습 방법은 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있다. 지도 학습은 프로그램에게 원하는 결과를 알려주고 학습하게 하는 방법이다. X와 Y가 둘 다 있는 상태에서 학습하는 것. 비지도 학습은 입력값으로부터 데이터의 특징을 찾아내는 학습 방법이다. X만 있는 상태에서 학습하는 것. 비지도 학습 중 가장 널리 쓰이는 신경망으로 Autoencoder가 있다. What is Autoencoder? 입력값과 출력값을 같게 하는 신경망으로, 가운데 계층의 노드 수가 입력값보다 적다. 입력 데이터를 압축하는 효과를 얻을 수 있고, 이 과정은 노이즈 제거에 효과적이다. 오토인코더의 핵심 기능 입력층으로 들어온 데이터를 인코더를 통해 은닉층으로 보내고, 은닉층의 데이터를 디코더를 통해 출력.. 2021. 7. 5. 이전 1 다음 반응형
