torchtext 썸네일형 리스트형 SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT Introduction 이번 튜토리얼은 nn.Transformer를 이용하여 sequence-to-sequence 모델을 어떻게 학습시키는지 알아보겠습니다. Pytroch 1.2 release는 Attention is All You Need에 기반한 표준 transformer 모듈을 포함합니다. transformer 모델은 더욱 parallelizable하면서 다양한 sequence-to-sequence에 우월함이 증명되었습니다. nn.Transformer는 전적으로 attention mechanism(최근 nn.MultiheadAttention으로 구현된 다른 모듈)에 의존하여 인풋과 아웃풋사이의 global dependency를 추출합니다. nn.Transformer은 고도로 모듈화되어 이 튜토리얼의.. 더보기 LANGUAGE TRANSLATION WITH TORCHTEXT Introduction 이번 튜토리얼은 torchtext의 몇 몇 편리한 클래스를 이용하여 영어와 독일어 모두를 포함한 잘 알려진 데이터 셋에 대해 진행하고, 독일 문장을 영어로 번역할 수 있는 attention을 이용한 sequence-to-sequence 모델을 학습시켜보도록 하겠습니다. 이 튜토리얼이 끝나면, 여러분은 다음과 같은 것을 할 수 있습니다: 문장을 NLP 모델링에서 일반적으로 사용되는 포맷으로 전처리 할 수 있습니다. 이는 torchtext의 편리한 클래스를 이용합니다: TranslationDataset Field BucketIterator 본 튜토리얼의 원본은 다음과 같습니다. 역자의 주석은 지금 이 문단과 같이 citation으로 남기겠습니다. 본 코드는 colab을 통해서 실행할 .. 더보기 TEXT CLASSIFICATION WITH TORCHTEXT Introduction 이번 튜토리얼은 torchtext 내에 있는 text classification datasets을 어떻게 사용할 수 있는지 보여주고, 다음을 포함합니다. - AG_NEWS, - SogouNews, - DBpedia, - YelpReviewPolarity, - YelpReviewFull, - YahooAnswers, - AmazonReviewPolarity, - AmazonReviewFull 이 예제는 이러한 TextClassification datasets 중 하나를 이용하여 지도학습 분류 알고리즘을 어떻게 학습시키는지 보여줍니다. 본 튜토리얼은 파이토치 홈페이지 내의 튜토리얼을 번역한 자료입니다. 다수 의역이 되어있습니다. 역자주의 경우 지금과 같이 citation을 통해 남기도.. 더보기 이전 1 다음