팀원 제안으로 PyTorch 쓰려 하고 있다. 개인적으로 TensorFlow보다 직관적이고 쓰기 쉽다.
링크
- http://pytorch.org/
- 설치(conda가 한 방에 다 해줌)
- http://bob3rdnewbie.tistory.com/category/Machine%20Learning/PyTorch
- 처음에 쓰인 60분 입문 가이드라는데 60분은 헛소리고 일단 중요한 기본 지식
- https://seba-1511.github.io/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html
- 여러 예시로 응용
- https://seba-1511.github.io/tutorials/beginner/former_torchies_tutorial.html
- PyTorch for former Torch users if you are former Lua Torch user 이건 필요없겠다.
- https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html
- Sequence to Sequence Network and Attention
이번엔 character based Bi-RNN 하나만 만드면 되긴 하니까 아마 방학에 공부를 재개하지 않을까 싶다.요즘 논문만 계속 보고 구현을 안 하다 보니 안일했는데 정리를 하고보니 그렇게 간단한 모델이 아니였다. pre-trained word vector와 character-level embedding을 합치는 과정에 Attention based encoder-decoder 모델이랑 CRF 레이어, skip-connection 등 이것저것 다 해야해서 따로 공부가 아니고 구르면서 익숙해질 예정이다.
- Sequence to Sequence Network and Attention