PyTorch를 이용한 NLP 튜토리얼, Part 3: Recurrent Neural Network와 LSTM 모델

Neural network를 위한 나의 첫 framework으로 PyTorch를 선택해서 알아가고 있다. PyTorch documentation의 tutorial 부분만 차근 차근 보고 있는데, 생각보다 내용이 좋다. 단순히 자기네 framework 사용법 뿐만이 아니라 deep learning의 여러 전반적인 기초에 대해서 잘 설명해주고 있다. 그 중에서 Beginner Tutorial 섹션의 "Deep Learning for NLP with Pytorch" 튜토리얼을 우리 말로 옮겨보았다.

세 번째 번역 부분은 recurrent neural network의 개념을 소개하고 NLP에서의 활용으로 LSTM 모델을 구현해본다. Exercise까지 해보려고 했으나 발버둥만 남았다. 꼭 업데이트 하리... 수식이 깨지는 등의 문제가 있을 경우 Github을 통해 볼 수도 있다.

NLP 분야에 관한 기초 지식이 없어서, 번역에 부족한 내용이 많을 것이니 넓은 아량으로 읽어주시길 바랍니다. 피드백은 언제나 감사합니다.

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참조 링크

ESL 공부를 위한 Jupyter notebook (shameless plug)
github.com/dgkim5360/the-elements-of-statistical-learning-notebooks

PyTorch
http://pytorch.org