원-핫인코딩 (1) 썸네일형 리스트형 [코딩] 09-1,2 순환신경망 순환신경망 : 이전에 처리했던 샘플을 재사용, 은닉층의 활성화 함수는 tanh(하이퍼블릭 탄젠트를 사용) 타임스텝의 은닉상태에 곱해지는 가중치가 하나 더 있음. 타임스텝 : 샘플을 처리하는 한 단계 셀 : 순환 신경망에서의 층 은닉상태 : 셀의 출력 모델 파라미터 수 : Wx + Wh + 절편 순환층은 일반적으로 샘플마다 2개의 차원을 가짐 하나의 샘플을 시퀀스라고 함 시퀀스 안에는 여러 개의 아이템이 있음('I', 'am', 'a', 'boy') 시퀀스의 길이가 타임스텝의 길이. 순환층을 통과하면 2차원 배열이 1차원 배열로 바뀜 이 1차원 배열의 크기는 순환층의 뉴런 개수에 의해 결정 순환층은 마지막 타임스텝의 은닉 상태만 출력으로 내보냄 데이터 준비 from tensorflow.keras.datas.. 이전 1 다음
