구글 BERT의 정석 또는 지브리 스튜디오에선 무슨 일이
땅끝
2025-01-04 07:51
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본문
구글 BERT의 정석
도서명 : 구글 BERT의 정석
저자/출판사 : 수다르산 라비찬디란, 한빛미디어
쪽수 : 368쪽
출판일 : 2021-11-03
ISBN : 9791162244852
정가 : 34000
[PART I BERT 시작하기]
CHAPTER 1 트랜스포머 입문
1.1 트랜스포머 소개
1.2 트랜스포머의 인코더 이해하기
1.3 트랜스포머 디코더 이해하기
1.4 인코더와 디코더 결합
1.5 트랜스포머 학습
1.6 마치며
1.7 연습 문제
1.8 보충 자료
CHAPTER 2 BERT 이해하기
2.1 BERT 기본 개념
2.2 BERT의 동작 방식
2.3 BERT의 구조
2.4 BERT 사전 학습
2.5 하위 단위 토큰화 알고리즘
2.6 마치며
2.7 연습 문제
2.8 보충 자료
CHAPTER 3 BERT 활용하기
3.1 사전 학습된 BERT 모델 탐색
3.2 사전 학습된 BERT에서 임베딩을 추출하는 방법
3.3 BERT의 모든 인코더 레이어에서 임베딩을 추출하는 방법
3.4 다운스트림 태스크를 위한 BERT 파인 튜닝 방법
3.5 마치며
3.6 연습 문제
3.7 보충 자료
[PART II BERT 파생 모델]
CHAPTER 4 B ERT의 파생 모델 I: ALBERT, RoBERTa, ELECTRA, SpanBERT
4.1 ALBERT
4.2 ALBERT에서 임베딩 추출
4.3 RoBERTa
4.4 ELECTRA 이해하기
4.5 SpanBERT로 스팬 예측
4.6 마치며
4.7 연습 문제
4.8 보충 자료
CHAPTER 5 BERT 파생 모델 II: 지식 증류 기반
5.1 지식 증류 소개
5.2 DistilBERT: BERT의 지식 증류 버전
5.3 TinyBERT 소개
5.4 BERT에서 신경망으로 지식 전달
5.5 마치며
5.6 연습 문제
5.7 보충 자료
[PART III BERT 적용하기]
CHAPTER 6 텍스트 요약을 위한 BERTSUM 탐색
6.1 텍스트 요약
6.2 텍스트 요약에 맞춘 BERT 파인 튜닝
6.3 ROUGE 평가 지표 이해하기
6.4 BERTSUM 모델의 성능
6.5 BERTSUM 모델 학습
6.6 마치며
6.7 연습 문제
6.8 보충 자료
CHAPTER 7 다른 언어에 BERT 적용하기
7.1 M-BERT 이해하기
7.2 M-BERT는 다국어 표현이 어떻게 가능한가?
7.3 XLM
7.4 XLM-R 이해하기
7.5 언어별 BERT
7.6 마치며
7.7 연습 문제
7.8 보충 자료
CHAPTER 8 sentence-BERT 및 domain-BERT 살펴보기
8.1 sentence-BERT로 문장 표현 배우기
8.2 sentence-transformers 라이브러리 탐색
8.3 지식 증류를 이용한 다국어 임베딩 학습
8.4 domain-BERT
8.5 마치며
8.6 연습 문제
8.7 보충 자료
CHAPTER 9 VideoBERT, BART
9.1 VideoBERT로 언어 및 비디오 표현 학습
9.2 BART 이해하기
9.3 BERT 라이브러리 탐색
9.4 마치며
9.5 연습 문제
9.6 보충 자료
CHAPTER 10 한국어 언어 모델: KoBERT, KoGPT2, KoBART
10.1 KoBERT
10.2 KoGPT2
10.3 KoBART
지브리 스튜디오에선 무슨 일이
도서명 : 지브리 스튜디오에선 무슨 일이
저자/출판사 : 마이클 리더 , 제이크 커닝햄, 애플트리태일즈
쪽수 : 192쪽
출판일 : 2022-01-20
ISBN : 9791192058016
정가 : 23000
들어가는 말
바람계곡의 나우시카
천공의 성 라퓨타
이웃집 토토로
반딧불이의 묘
마녀 배달부 키키
추억은 방울방울
붉은 돼지
바다가 들린다
폼포코 너구리 대작전
귀를 기울이면
모노노케 히메
이웃집 야마다 군
센과 치히로의 행방불명
고양이의 보은
하울의 움직이는 성
게드전기-어스시의 전설
벼랑위의 포뇨
마루 밑 아리에티
코쿠리코 언덕에서
바람이 분다
가구야 공주 이야기
추억의 마니
붉은 거북
아야와 마녀
참고문헌
사진출처
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