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1. Encoder-Decoder 구조 1.1. Encoder-Decoder 구조(=Seq2Seq) RNN이 One-to-Many, Many-to-Many 등의 다양한 구조를 갖는다는 것을 이전 RNN 포스팅에서 살펴보았다. 그 중 한 형태인 Encoder-Decoder 구조는 Many-to-Many 구조를 약간 변형한 것이라고도 볼 수 있는데, 다음과 같은 형태이다. 인코더-디코더는 이름에서 알 수 있듯이 인코더와 디코더로 이루어진 구조이다. 인코더 파트에서는 주어진 인풋 시퀀스를 히든 스테이트로 변환한다. 디코더 파트는 히든 스테이트를 받아서 아웃풋 시퀀스를 생성한다. 왜 이런 구조를 고안해냈을까? NLP의 맥락에서 이해해보자. 가령 한국어 문장을 영어로 번역하는 RNN 모델을 만든다고 하면, Man..

파생상품 이론 #11 변동성 곡면(Volatility Surface) 이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futures, and Other Derivatives ISBN-13: 978013693 seungbeomdo.tistory.com GitHub - SeungbeomDo/Financial_Engineering: Practical Codes related to Financial Engineering Practical Codes related to Financial Engineering. Contribute to Seu..

1. NLP(Natural Language Processing)의 기본 관점 1.1. NLP의 정의 NLP, 또는 자연어 처리란 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 과제를 말한다. 컴퓨터 비전(CV)과 더불어 딥러닝 기술이 활발하게 적용되고 있는 분야이다. 최근 주목받는 ChatGPT도 자연어 처리 딥러닝의 일종이다. 1.2. Word Embedding Word embedding이란, 주어진 자연어를 일정한 차원의 벡터로 바꾸어주는 것을 말한다. 컴퓨터가 자연어를 받아들일 때는 사람처럼 직관적으로 받아들이는 것이 아니고 0과 1로 구성된 수열로서 받아들인다. 따라서 NLP의 첫번째 과제는 주어진 자연어를 컴퓨터에 '입력'하는 것이다. 일반적으로 하나의 단어는 N차원의 기본단위벡터(하나의 원소만..

이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futures, and Other Derivatives ISBN-13: 9780136939917 Options, Futures, and Other Derivatives Published 2021 www.pearson.com 10편 파생상품 이론 #10 옵션의 Greeks 이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Optio..

이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futures, and Other Derivatives ISBN-13: 9780136939979 Options, Futures, and Other Derivatives Published 2021 www.pearson.com 9편 파생상품 이론 #9 Black-Scholes-Merton 모형 이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 ..

DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks Probabilistic forecasting, i.e. estimating the probability distribution of a time series' future given its past, is a key enabler for optimizing business processes. In retail businesses, for example, forecasting demand is crucial for having the right inven arxiv.org 시계열 예측에 사용되는 RNN의 한 응용인 DeepAR 모형을 공부해보자. GitHub - Seungbe..

GitHub - SeungbeomDo/DataAnalysis: Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning - GitHub - SeungbeomDo/DataAnalysis: Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning github.com 1. RNN의 개요 1.1. Sequence Data 시퀀스 데이터란 데이터가 배열된 순서에도 정보가 담겨 있는 데이터를 말한다. 가령 번역기는 영어 문장을 인풋..

이전 포스팅에서는 CNN의 기본적인 골격을 살펴보았다. 여기서는 CNN의 발전 과정에서 많은 기여를 한 3가지의 대표적인 CNN 모델을 소개한다. [DL] CNN의 개요 1. Computer Vision Computer Vision(CV) 문제는 컴퓨터가 이미지를 잘 이해할 수 있도록 하는 과제를 말한다. 가령 자율주행 자동차가 지금 앞에 있는 것이 사람인지 텅 빈 도로인지를 잘 파악할 수 있도록 seungbeomdo.tistory.com 1. VGG Net 1.1. VGG Net의 개요 VGG Net은 2014년 이미지넷 인식 대회에서 준우승을 한 모델이다. 이전의 뉴럴넷 모델들에 비해 압도적으로 많은 레이어들을 사용해서 Deeper CNN 모델의 시초가 되었다. VGG Net은 레이어의 개수에 따라 ..

이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futures, and Other Derivatives ISBN-13: 9780136939979 Options, Futures, and Other Derivatives Published 2021 www.pearson.com 8편 파생상품 이론 #7 옵션의 성질 이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Fu..

1. Computer Vision Computer Vision(CV) 문제는 컴퓨터가 이미지를 잘 이해할 수 있도록 하는 과제를 말한다. 가령 자율주행 자동차가 지금 앞에 있는 것이 사람인지 텅 빈 도로인지를 잘 파악할 수 있도록 하는 문제이다. 모든 CV에서 공통되는 단계는 주어진 이미지를 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 변환하는 것이다. 아래 그림에서 기차가 무너진 사진을 보면, 사람은 그냥 곧바로 기차가 무너졌다라고 인식한다. 하지만 컴퓨터에게 이 이미지를 입력하기 위해서는 이미지의 각 픽셀값으로 변환해서 주어야 한다. 이때 픽셀값은 흑백 여부를 나타내는 binary한 값일 수도 있고, 컬러 이미지라면 RGB가 조합된 벡터값이 될 것이다. CV를 어렵게 만드는 문제는 무엇이냐 하면, 일단 이미지를..