Day to_day

❗본 포스팅은 사이토 고키 저자의 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2' 서적을 기반으로 개인적인 정리 목적 하에 재구성하여 작성된 글입니다. 들어가며 오늘은 word2vec의 두 가지 기법인 CBOW와 Skip-gram에 대해서 개념을 정리해 볼 것이다. Word2Vec 들어가기전에! 단어를 표현하는 방법 두 가지 개념을 미리 알고 오면 좋다. 1. 희소표현(Sparse Representation) 단어를 원-핫 인코딩을 통해 원-핫 벡터로 표현해 행렬의 대부분 값이 0으로 표현되는 방법이다. 이 방법은 벡터 간 유사성을 표현할 수 없으며 단어가 많아질수록 더 커진다는 단점이 있다. 2. 분산 표현(Distributed Representation) 색을 표현할 때에도 RGB 값으로 모든 색을 표현할 수 있듯..