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<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 해설 강의

4.3 GELU 활성화 함수를 사용하는 피드 포워드 네트워크 구현하기

책관련 질문입니다.

해결된 질문

67

이재림

작성한 질문수 3

0

안녕하세요.

저작하신 책을 읽어 보고 싶어 검색해 보고

궁금증이 생겨 질문드립니다.

 

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝과

혼자 만들면서 공부하는 딥러닝

두책의 차이점을 알고 싶습니다.

 

수고하세요.

 

pytorch gpt-2 transformer llm fine-tuning

답변 2

1

이재림

자세한 설명 감사드립니다.

입문서를 본적이 있기는 하지만,

웬지 저작하신 입문서를 다시 보고 싶은 생각이 드네요.ㅎㅎ

수고하세요.

0

박해선

홍공머신 책은 왠만한 도서관에 다 비치되어 있습니다. 다른 입문서를 보셨다면 쉽게 읽으실 수 있을거에요. 감사합니다!

0

박해선

안녕하세요. 박해선입니다. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>은 머신러닝과 딥러닝을 모두 다룹니다. 그래서 기본 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리와 같은 중요한 머신러닝 알고리즘을 배울 수 있습니다. 후반부의 딥러닝에서는 합성곱, 순환 신경망, 트랜스포머를 다룹니다. 처음 머신러닝을 배우신다면 이 책이 맞습니다. 만약 머신러닝 입문서를 보신 적이 있다면 <혼자 만들면서 공부하는 딥러닝>이 알맞을 수 있습니다. 이 책은 합성곱 신경망과 트랜스포머 기반 모델 중 주요 모델의 구조와 적용된 기술을 배웁니다. 이미지와 텍스트 데이터에 대한 전이 학습에 대해서 배울 수 있고 최신 트랜스포머 기반 LLM에 대해서도 자세히 다루고 있습니다. 감사합니다! :)

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