728x90 반응형 RNN3 RNN 2 RNN 에 대해서 한 번 간단히 정리한 적이 있는데, 대강 흐름이나 아이디어나 뭐 직관적으로만 본 것이라 몇시간만 보고 끝냈던 적이 있다. 좀 더 자세히 강의와 블로그를 참조하여 RNN이 왜 필요하고 어떻게 작동하고 어떻게 사용되는지 알아보도록 한다. RNN 은 recurrent neural network 의 약자이다. recurrent 는 말그대로 '되풀이되는' 이라는 뜻을 가지고 있고, 실제로 그렇게 네트워크 구조가 구성되어 있다.~ 먼저 Sequantial Data 가 뭔지 알아보자. 주로 우리는 이미지나 다변량 데이터를 다뤘다. 다변량 같은 거는 각 feature들이 독립이라고 가정을 하였고, 이미지 데이터같은거는 하나의 픽셀을 하나하나의 variable 로 가정을 했는데 이 때 픽셀 간에 coh.. 2021. 5. 6. pytorch로 구현하는 RNN(Recurrent Neural Network) RNN을 파이토치로 구현하는 방법을 알아보자. 주식을 예측하는 도메인으로써 many to one 방식에 해당된다고 할 수 있다. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') cd/content/gdrive/My Drive/deeplearningbro/pytorch 곧바로 데이터를 다운받고 연습해볼 수 있도록 아래의 링크에.. 2021. 4. 14. RNN RNN 에 대해서 알아보자. 먼저 RNN 의 이론적인 부분을 훑어보면서 개념을 익히고, 실제 RNN 이 어디에 사용되고, 예제로써 어떻게 코드로 구현되고 어떻식으로 커스터마이징 하는지를 살펴보도록 하자. 음성인식, 자연어 등을 보면 시계열 적으로 즉 sequential 한 데이터로 이뤄진 경우가 많다. 이러한 것들은 시간의 흐름에 따라 의미가 달라지기도 하고, 연결이 되기도 한다. 보통의 NN에서 이전의 연산이 다음 연산에 영향을 줄 수 있게끔 해보자 해서 만들어 진것이 RNN 이다. 아래의 그림을 보면 가운데 화살표가 빙둘러져 다시 state로 돌아오는 것을 볼 수 있다. 위 그림을 풀어서 보면 아래와 같이 나타나지게 된다. X 입력으로 인해서 계산된 state 를 A 라고 하면, 그 다음 계산하는데 .. 2021. 4. 10. 이전 1 다음 728x90 반응형
