Machine learningDeep learning / NLP / CV
준지도 GRU
준지도 GRU는 순차 데이터의 일부만 레이블이 지정된 설정에 게이트 순환 유닛(GRU) 아키텍처를 적용합니다. 언어 모델링, 자동 인코딩 또는 일관성 정규화를 통해 풍부한 레이블 없는 시퀀스를 먼저 사전 학습하거나 공동으로 학습한 다음, 레이블이 지정된 예제에서 미세 조정함으로써 모델은 풍부한 시퀀스 표현을 학습하기 위해 전체 코퍼스를 활용합니다. 이는 지도 학습만으로는 불가능합니다.
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출처
- Dai, A. M., & Le, Q. V. (2015). Semi-supervised Sequence Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 28. link ↗
- Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. EMNLP 2014. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Gated Recurrent Unit. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/semi-supervised-gru
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