Word Embedding Vector Skip - gram : 주변 단어가 비슷한 단어일수록 비슷한 임베딩 값을 갖도록 학습 Word2vec 하이퍼파라미터의 설정 값에 따라 각자 단어들 사이가 의미하는 벡터 값이 달라 질 여지가 많음 특수한 상황을 제외하고(product2vec 같은 것을 구현할 때 사용), 실제 NLP에서 드물게 활용됨 딥러닝은 END TO END를 지향하므로 중간 산출물을(embedding vector) 단독으로 쓰이는 것이 쉽지 않음 Embedding Layer 무작위로 특정 차원으로 입력 벡터들을 뿌린 후 학습을 통해 가중치들을 조정해 나가는 방식 즉, 단어 사이의 관계를 반영하는 방법이 아님 원핫 인코딩 된 이산 샘플의 벡터를 받아, 연속 벡터로 변환 높은 차원의 벡터를 효율적..
