[DL] Transformer: Attention Is All You Need (2017)

🐊 논문 링크: https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30. INTRO 2017년 Google Brain팀에서 발표한 ‘Attention Is All You Need’ 논문에 나온 Transformer는 BERT나 GPT의 기반이 되는 자연어 처리 분야의 핵..

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• · 2022. 11. 20.
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[PyTorch] Early Stopping & LRScheduler

딥러닝 모델 성능을 최적화 하기 위해 콜백 함수를 사용한다. 콜백 함수는 개발자가 명시적으로 함수를 호출하는 것이 아니라, 함수를 등록하고 특정 이벤트 발생에 의해 함수를 호출하고 처리하도록 하는 함수이다. 대표적으로 조기 종료를 뜻하는 Early Stopping과 학습률을 조정하는 LRScheduler가 있다. 아래에서 조기종료, 콜백 클래스를 구현한 코드를 살펴보겠다. # google colab gpu 환경 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.models as models from torchvision import transforms, datasets import matplotlib impo..

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• · 2022. 11. 18.
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[Python] Raw String / 문자열 앞 r

root=r'/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/.../' 다음과 같이 파일 루트를 지정할 때 문자열 앞에 r을 붙여주는 이유를 찾아보았다. 문자열 앞 r은 Raw String을 뜻한다. 이스케이프 문자열을 그대로 출력하거나, json, html과 같은 문서에서 특수문자나 태그등을 변환하지 않고 그대로 사용할 목적이라면 스트링 앞에 r을 붙여 사용한다. 아래는 Raw String을 적용하지 않을 때 이스케이프 문자열이 적용된 예시이다. string = "abc\nabc" print(string) abc abc Raw String을 적용한다면 아래와 같이 출력된다. string = r"abc\ndef" print(string) abc\ndef 아래와 같이 파일 경로를 지정..

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• · 2022. 11. 18.
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[논문 리뷰] Neural Collaborative Filtering (2017)

🐊 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf He, X., Liao, L., Zhang, H., Nie, L., Hu, X., & Chua, T. S. (2017, April). Neural collaborative filtering. In Proceedings of the 26th international conference on world wide web (pp. 173-182). 1. INTRODUCTION 기존 추천시스템 연구는 Collaborative Filtering에 기반한 Matrix Factorization 관련 연구가 주류였다. 그러나 단순 inner-product는 explicit 데이터의 linear한 관계만을 표현한다는 한계가 있다. 딥러닝을 ..

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• · 2022. 11. 18.
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[DL] Gradient descent algorithm

Gradient discent algorithm - Minimize cost function - Gradient discent is used many minimization problems - For given cost function, cost (W,b), it will find W, b to minimize cost - It can be applied to mort general function : cost (w1, w2, ...) How it works? Start with initial guesses Start at 0,0 (or any other value) Keeping changing W and b a little bit to try and reduce cost(W,b) Each time y..

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• · 2022. 7. 21.
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