입력 값에서 답을 찾아내는 sequence-to-sequence 모델인 "Pointer Networks" https://arxiv.org/abs/1506.03134 를 TensorFlow로 구현했습니다.
https://github.com/devsisters/pointer-network-tensorflow
논문은 랜덤한 점들을 모두 한번씩만 방문하고 출발 도시로 돌아오는 최단 거리를 찾는 Travelling Salesman Problem(TSP)처럼 입력 값에서 정해진 순서로 답을 찾아야 하는 문제를 풀 수 있는 모델을 제안했습니다.
2015년 6월에 arxiv에 올라온 논문이지만 굉장히 유용한 모델 중 하나라 생각되어 구현하게 되었습니다. 이번에는 I/O 시간을 최소화 하기 위해서 멀티스레드로 데이터 큐를 따로 두어 TensorFlow graph의 실행이 I/O에 방해받지 않도록 구현했습니다.
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그리고 제가 현재 학사 병특 중인 데브시스터즈에서 함께 일할 머신러닝 리서쳐를 찾고 있습니다 :)
저희 회사에서는 강화학습, Computer vision, NLP 등 자신이 풀고자 하는 문제를 자유롭게 정하고 논문 세미나와 코드 구현을 통해서 팀의 역량을 키워나가고 있습니다. 관심이 있으신 분들은 언제든지 연락주세요!
지원 방법 : http://www.devsisters.com/jobs
채용 문의 : career@devsisters.com
저희 팀의 외부 발표자료 및 오픈소스 프로젝트를 공유합니다.
- 딥러닝과 강화 학습으로 나보다 잘하는 쿠키런 AI 구현하기 http://www.slideshare.net/carpedm20/ai-67616630
- 텐서플로우 설치도 했고 튜토리얼도 봤고 기초 예제도 짜봤다면 http://www.slideshare.net/carpedm20/ss-63116251
- 지적 대화를 위한 깊고 넓은 딥러닝 http://www.slideshare.net/carpedm20/pycon-korea-2016
- 강화 학습 기초 http://www.slideshare.net/carpedm20/reinforcement-learning-an-introduction-64037079
- 애플의 Simulated+Unsupervised (S+U) learning 구현 https://github.com/carpedm20/simulated-unsupervised-tensorflow
- Neural Combinatorial Optimization 구현 https://github.com/devsisters/neural-combinatorial-rl-tensorflow
- Deep Q-network 구현 https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow
https://github.com/devsisters/pointer-network-tensorflow
논문은 랜덤한 점들을 모두 한번씩만 방문하고 출발 도시로 돌아오는 최단 거리를 찾는 Travelling Salesman Problem(TSP)처럼 입력 값에서 정해진 순서로 답을 찾아야 하는 문제를 풀 수 있는 모델을 제안했습니다.
2015년 6월에 arxiv에 올라온 논문이지만 굉장히 유용한 모델 중 하나라 생각되어 구현하게 되었습니다. 이번에는 I/O 시간을 최소화 하기 위해서 멀티스레드로 데이터 큐를 따로 두어 TensorFlow graph의 실행이 I/O에 방해받지 않도록 구현했습니다.
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그리고 제가 현재 학사 병특 중인 데브시스터즈에서 함께 일할 머신러닝 리서쳐를 찾고 있습니다 :)
저희 회사에서는 강화학습, Computer vision, NLP 등 자신이 풀고자 하는 문제를 자유롭게 정하고 논문 세미나와 코드 구현을 통해서 팀의 역량을 키워나가고 있습니다. 관심이 있으신 분들은 언제든지 연락주세요!
지원 방법 : http://www.devsisters.com/jobs
채용 문의 : career@devsisters.com
저희 팀의 외부 발표자료 및 오픈소스 프로젝트를 공유합니다.
- 딥러닝과 강화 학습으로 나보다 잘하는 쿠키런 AI 구현하기 http://www.slideshare.net/carpedm20/ai-67616630
- 텐서플로우 설치도 했고 튜토리얼도 봤고 기초 예제도 짜봤다면 http://www.slideshare.net/carpedm20/ss-63116251
- 지적 대화를 위한 깊고 넓은 딥러닝 http://www.slideshare.net/carpedm20/pycon-korea-2016
- 강화 학습 기초 http://www.slideshare.net/carpedm20/reinforcement-learning-an-introduction-64037079
- 애플의 Simulated+Unsupervised (S+U) learning 구현 https://github.com/carpedm20/simulated-unsupervised-tensorflow
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