static embedding과 dynamic embedding

Static Embedding은 자연어 처리(NLP)에서 단어를 고정된 벡터로 표현하는 방식입니다. 단어마다 고유한 벡터를 가지며, 문맥에 따라 변하지 않는다는 특징이 있습니다. 이는 단어의 의미를 수학적으로 나타내기 위해 자주 사용됩니다.주요 특징고정된 벡터같은 단어는 항상 동일한 벡터로 표현됩니다. 예를 들어, "bank"라는 단어는 "강둑"이든 "은행"이든 동일한 벡터로 나타납니다.사전 학습된 임베딩대규모 코퍼스를 학습해 단어 간의 의미적 유사도를 반영한 벡터를 생성합니다. 학습이 끝난 후에는 임베딩이 고정됩니다.문맥 정보 부족단어의 문맥을 고려하지 않으므로 다의어(같은 단어인데 다른 의미)가 정확히 표현되지 않을 수 있습니다.예시 알고리즘 및 모델Word2Vec (Google, 2013)Conti..

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• · 2025. 1. 18.
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동적계획법이란 무엇인가?

1. 동적계획법? 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) ‘하나의 문제는 단 1번만 풀도록 하는 알고리즘’ 2개의 가정 하에 사용할 수 있다 1-1) 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있다. 1-2) 작은 문제에서 구한 정답은 그것을 포함하는 큰 문제에서도 동일하다. 크고 어려운 문제가 있으면 그것을 먼저 잘게 나누어서 해결한 뒤에 각각을 처리한 다음 나중에 전체의 답을 구하는 것 이 과정에서 이미 계산한 결과는 배열에 따로 저장한다음 나중에 동일한 계산을 할때 저장된 값을 단순히 호출하여 반환하기만 하면 된다 2. 피보나치 수열 피보나치 수열의 점화식은 $$a_{n}=a_{n-1}+a_{n-2}$$ 특정한 위치의 숫자를 구하기 위해 바로 이전의 숫자와 두번 이전의 숫자의 합을 구함 초기..

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• · 2022. 1. 5.
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