From b0593e6cbd166d57100e910e4687cf71c2350ee0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Goinging98 <38778937+Goinging98@users.noreply.github.com> Date: Tue, 12 Jun 2018 10:53:09 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=EB=8B=A4=EC=8B=9C=20=EB=B2=88=EC=97=AD=20?= =?UTF-8?q?=EC=A0=9C=EC=95=88?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 기존의 말하셨던 수정사항을 참고하여 다시 해보았습니다. --- .../deep_learning_nlp_tutorial.rst | 43 +++++++++---------- 1 file changed, 20 insertions(+), 23 deletions(-) diff --git a/beginner_source/deep_learning_nlp_tutorial.rst b/beginner_source/deep_learning_nlp_tutorial.rst index 1d65ad18d..9496e04c2 100644 --- a/beginner_source/deep_learning_nlp_tutorial.rst +++ b/beginner_source/deep_learning_nlp_tutorial.rst @@ -1,28 +1,25 @@ Deep Learning for NLP with Pytorch ********************************** -**Author**: `Robert Guthrie `_ - -This tutorial will walk you through the key ideas of deep learning -programming using Pytorch. Many of the concepts (such as the computation -graph abstraction and autograd) are not unique to Pytorch and are -relevant to any deep learning toolkit out there. - -I am writing this tutorial to focus specifically on NLP for people who -have never written code in any deep learning framework (e.g, TensorFlow, -Theano, Keras, Dynet). It assumes working knowledge of core NLP -problems: part-of-speech tagging, language modeling, etc. It also -assumes familiarity with neural networks at the level of an intro AI -class (such as one from the Russel and Norvig book). Usually, these -courses cover the basic backpropagation algorithm on feed-forward neural -networks, and make the point that they are chains of compositions of -linearities and non-linearities. This tutorial aims to get you started -writing deep learning code, given you have this prerequisite knowledge. - -Note this is about *models*, not data. For all of the models, I just -create a few test examples with small dimensionality so you can see how -the weights change as it trains. If you have some real data you want to -try, you should be able to rip out any of the models from this notebook -and use them on it. +**저자**: `Robert Guthrie `_ + + + 이 튜토리얼은 당신을 PyTorch를 이용한 딥러닝 프로그래밍의 핵심 개념으로 들어가게 해줄 것입니다. + (computation graph abstraction(연산 그래프 추상화)와 autograd와 같은) 많은 개념들은 + PyTorch에서는 독특하지 않고 외부의 어떠한 딥러닝 툴키트와도 연관 있습니다. + +저는 이 튜토리얼을 어떠한 딥 러닝 프레임워크(예를 들어, TensorFlow, Theano, Keras, Dynet)에서도 +코드를 작성해본 적이 없는 사람들이 특히 NLP: 문장을 형태소나 품사별로 나누기(part-of-speech tagging), +언어 모델링 등에 집중할 수 있도록 작성했습니다. 이것은 핵심 NLP 문제들의 실용지식을 추정합니다. +이것은 또한 (Russel이나 Norvig book의 것처럼) 도입 AI 클래스의 수준에서 신경망에 익숙하다고 가정합니다. +대부분, 이 과정들은 피드 포워드(feed-forward) 신경망의 기초 역전파 알고리즘을 다루고 +그들이 선형성과 비선형성으로 이루어진 사슬이라는 것을 강조합니다. 이 튜토리얼의 목적은 이러한 필수 지식을 +갖추고 있는 경우, 당신이 딥 러닝 코드를 작성하는 것을 시작할 수 있도록 하는 것입니다. + +이것이 데이터가 아니라 모델이라는 것에 주목해 주세요. 모든 모델을 위해서, +저는 당신이 그것이 학습되면서 가중치가 어떻게 바뀌는지를 볼 수 있도록 +작은 차원성을 이용해 몇 개의 실험 예를 만들었을 뿐입니다. 만약 당신이 시도해보고 싶은 +어떤 실제 데이터를 가지고 있다면, 당신은 이 노트북에서 +어떠한 모델을 아무렇지 않게 꺼내서 사용할 수 있어야 합니다. .. toctree::