L2 정규화에 대해서 이해가 잘 되지 않았었는데, 아래 블로그에서 도움을 얻어 이해하게 되었다. 출처: https://light-tree.tistory.com/125 [All about] https://light-tree.tistory.com/125 딥러닝 용어 정리, L1 Regularization, L2 Regularization 의 이해, 용도와 차이 설명 제가 공부하고 정리한 것을 나중에 다시 보기 위해 적는 글입니다. 제가 잘못 설명한 내용이 있다면 알려주시길 부탁드립니다. 사용된 이미지들의 출처는 본문에 링크로 나와 있거나 글의 가장 마지막에 쓰여 있습.. light-tree.tistory.com
GCP VM 만든후 tcsh이 안되어 당황 스러웠다. 인터넷 찾아보니 금방 나와서 해결하고, 정리하였다. 먼저 Universe repository 를 enable 시킨다. sudo add-apt-repository "deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu $(lsb_release -sc) main universe restricted multiverse" package list 업데이트 sudo apt-get update 설치 csh , tcsh sudo apt install csh sudo apt install tcsh 확인 which csh which tcsh
출처 : https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/word-embeddings-count-word2veec/ 3. Word Embeddings use case scenariosSince word embeddings or word Vectors are numerical representations of contextual similarities between words, they can be manipulated and made to perform amazing tasks like-Finding the degree of similarity between two words. model.similarity('woman','man') 0.73723527Finding odd..