many to many2 45.[RNN기초] RNN(many to many) 역전파 구현(이론, 실습) 저번시간에 'hello'라는 단어를 이용하여 아래와 같이 순서대로 출력하는 many to many RNN 신경망을 어떻게 순전파 할 수 있는지 탐구하였다. 1. h 입력 → e 출력 2. e 입력 → l 출력 3. l 입력 → l 출력 4. l 입력 → o 출력 이 때 hyper parameters는 아래와 같이 설정하였다. time_steps = input_RNN.shape[1] # t.s(4) sequence_length = input_RNN.shape[2] # s.l(4) hidden_node = 3 # 내가 설정해야 하는 것, h.n(3) output_feature = targets.shape[1] # o.f(4) 1. many to many 역전파 조금만 생각하면 역전파는 어렵지 않다. 아래와 .. 2023. 9. 24. 44.[RNN기초] RNN(many to many) 순전파 구현(이론, 실습) 이전 시간까지 주어진 문장이 문법에 맞으면 1, 아니면 0으로 예측하는 RNN 기반 인공신경망을 제작하고 훈련하였다. as soon as로 배치되었을 때 1이고 as as soon, soon as as 이라면 0으로 두었다. 이번엔 가장 간단한 생성형 RNN을 접근해 보자. 바로 many to many 문제이다. 아주 쉽게 접근하는 방법으로 'hello' 문제를 생각해 볼 수 있다. 한글자를 입력하면 그 다음 글자를 예측하는 문제이다. 즉 아래와 같다. 1. h 입력 → e 출력 2. e 입력 → l 출력 3. l 입력 → l 출력 4. l 입력 → o 출력 지금까지 배운 DNN으로 해결할 수 있지 않을까? 생각이 들 수 있는데 나중에 보여주겠지만 잘 되지 않는다. 예를 들어 3번과 4번에서 같은 l이지.. 2023. 9. 23. 이전 1 다음
