딴건 모르겠고 DL4J로 자연어 신경망(Word2Vec 종류)만 써봤는데요
구현이 아직 덜 된 것들도 산재해 있고 GPU 미지원도 겁나 많았어요.
Doc에는 다 되는 것처럼 써 있으면서 개발자한테 직접 물어보니까 'ㄴㄴ 그거 미지원임ㅎ' 이래요 막.
걍 미완성 프레임워크 갖다놓은 것 같았어요.
인지도도 없어서 별로 흥하지도 않는 것 같고.. 빠르게 텐서플로우로 갈아타는게 답이겠어요.
튜토리얼은 쫌 잘돼있어요. 그것뿐
구현이 아직 덜 된 것들도 산재해 있고 GPU 미지원도 겁나 많았어요.
Doc에는 다 되는 것처럼 써 있으면서 개발자한테 직접 물어보니까 'ㄴㄴ 그거 미지원임ㅎ' 이래요 막.
걍 미완성 프레임워크 갖다놓은 것 같았어요.
인지도도 없어서 별로 흥하지도 않는 것 같고.. 빠르게 텐서플로우로 갈아타는게 답이겠어요.
튜토리얼은 쫌 잘돼있어요. 그것뿐
PUSH EBP
MOV EBP, ESP
MOV EBP, ESP
ParagraphVectors 있어서 DL4J 썼는데 웬걸 얘 내부 코드 까보니까 워드벡터들 그냥 mean 연산해서 단일벡터 만들어버리더라구요. 이러니까 성능이 나올리가 있나 쯧쯧 - PUSH EBP
paragraph2vec 워드벡터 평균이나 덧셈 해서 구하는거 맞는데
quoc le 논문 구현 말하는거면 그게 맞음... gensim에서도 그렇게 하고 있음