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# Tutorials

안녕하세요, 이기창이라고 합니다. 제가 대학원 재학 시절 만들었던 코드를 바탕으로 튜토리얼을 만들었습니다. 각 디렉토리에 들어있는 내용은 아래와 같고요, 자세한 설명을 원하시면 오른쪽 **설명** 링크를 클릭하시면 됩니다.

- [LSTM_numpy](https://github.com/ratsgo/tutorial/tree/master/LSTM_numpy) : Long Short-Term Memory Model을 파이썬 Numpy 기반으로 구현한 코드입니다. [설명 바로가기](https://ratsgo.github.io/natural%20language%20processing/2017/03/09/rnnlstm/)
- [graph-based news representation](https://github.com/ratsgo/tutorial/tree/master/graph-based%20news%20representation) : 그래프로 중요 기사를 추출하는 방법론입니다. [설명 바로가기](https://ratsgo.github.io/natural%20language%20processing/2017/03/13/graphnews/)
- [rotation forest](https://github.com/ratsgo/tutorial/tree/master/rotationforest) : 주성분분석(PCA)을 결합한 트리(tree) 기반 앙상블 방법론을 구현한 코드입니다. [설명 바로가기](https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/03/17/tree/)
- [Sequence-to-Sequence](https://github.com/ratsgo/tutorial/tree/master/sequence-to-sequence) : Sequence-to-Sequence 모델을 뉴스 제목 추출에 적용했습니다. [설명 바로가기](https://ratsgo.github.io/natural%20language%20processing/2017/03/12/s2s/)

문의사항이나 의견있으시면 아래 컨택포인트로 알려주시면 성심성의껏 답변해드리겠습니다. 감사합니다.

- 이메일 : ratsgo@naver.com
- 블로그 : https://ratsgo.github.io/

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