지미뉴트론 개발일기

Python torch RNN, LSTM, GRU 사용법 파이썬 파이토치에서 RNN 계열 layer들의 input, output 형태를 기준으로 layer 개수 및 양방향 여부에 따른 원리를 이해하기 쉽게 설명해보도록 하겠습니다. 1. 기본 RNN, 단층, 단방향 먼저, 가장 기본적인 경우로 일반 RNN이며 single layer, unidirectional인 경우의 예제를 살펴보도록 하겠습니다. 상황은 다음과 같이 가정하겠습니다. sequence length = 2,(아래 그림에서 빨간색, 분홍색 순서입니다.) batch size = 4, input dimension = 5,(각 데이터는 5차원이며, 각 숫자는 x로 표시했습니다.) output dimension = 3 이 경우에 input의 최종 sh..

텐서플로우 케라스 SimpleRNN, LSTM, GRU layer 쌓기 예시 파이썬의 텐서플로우 2.x 버전에서 keras 모듈을 활용하여 RNN 시리즈 모델들의 layer를 양방향, 다중층 등으로 쌓는 방법들을 다루어보도록 하겠습니다. (데이터셋은 tensorflow에서 제공하는 IMDB 감정 분류 데이터셋을 활용하였습니다.) 데이터셋 로드, 전처리 tensorflow의 데이터셋 모듈에서 제공하는 IMDB 데이터셋을 불러오고 RNN 모델 적용을 위한 간단한 전처리를 진행해보겠습니다. 해당 과정의 코드는 아래 링크의 텐서플로우 공식 사이트 글을 참조하였습니다. RNN을 사용한 텍스트 분류 | TensorFlow Core Google I/O는 끝입니다! TensorFlow 세션 확인하기 세션 보기 RNN을..