https://www.codepresso.kr/course/62 시계열 데이터 처리를 위한 RNN 완벽 가이드 김지훈 강사 코드프레소 인공지능 대표 강사 전 LG CNS 데이터 엔지니어 전 Smilegate Stove 딥러닝 엔지니어 www.codepresso.kr * 배운 것 01 RNN 모델에 대한 이해 02 텐서플로를 이용한 RNN 모델 구현 실습 03 모던 RNN 모델에 대한 이해 04 텐서플로를 이용한 모던 RNN 모델 구현 실습 코드프레소 체험단의 인공지능 트랙의 마지막 강의를 완강했다. 여태까지 배운 내용과 조금 달라 어려웠지만, 강의 내용이 알차 조금씩 이해할 수 있었다. 당장 나만의 RNN 모델을 만들지는 못하지만, 기본적인 이해를 가지게 된 것으로 만족한다. 이를 기반으로 더 많은 것을..
# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models from tensorflow.keras.datasets import imdb from tensorflow.keras.preprocessing import sequence print(tf.__version__) """ Input tensor와 Target tensor 준비(훈련 데이터) """ # imdb의 빈도수 기준으로 상위 10000개의 데이터를 load함. (input_train, y_train), (input_test, y_test) = imdb.load_data(num_word..
# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models from tensorflow.keras.datasets import imdb from tensorflow.keras.preprocessing import sequence print(tf.__version__) """ Input tensor와 Target tensor 준비(훈련 데이터) """ # imdb의 빈도수 기준으로 상위 10000개의 데이터를 load함. (input_train, y_train), (input_test, y_test) = imdb.load_data(num_word..
https://insengnewbie.tistory.com/221 시계열 데이터 처리를 위한 RNN 완벽 가이드 - 영화리뷰 데이터셋 분류 모델 구현 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models from tensorflow.keras.datasets import imdb from tensorflow.keras.preproce.. insengnewbie.tistory.com * RNN 모델의 성능 개선을 위한 LSTM 모델을 사용함. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt..
GRU(Gated Recurrent Units) - RNN 모델의 장기의존성 문제를 해결하기 위한 방안 - LSTM 모델의 컨셉을 단순화시킨 모델 GRU 상세 구조 - GRU(Gated Recurrent Units)의 핵심 아이디어: Update Gate - Update Gate의 결과가 1이면 input gate 활성화, 0이면 forget gate 활성화 - 2개의 context([c(t), h(t)])가 h(t) 하나로 합쳐짐 - LSTM보다 학습 속도가 빠르고, 비슷한 수준의 성능을 보임 - Forget gate, Input gate Reset gate - 이전 step에서 전달된 context(h(t-1))에서 필요없는 정보를 초기화 Update gate - LSTM 모델의 Input gate와..
