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 npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport matplotlib.pyplot as pltfrom google.colab import drivedrive.mount('/content/gdrive') cd/content/gdrive/My Drive/deeplearningbro/pytorch곧바로 데이터를 다운받고 연습해볼 수 있도록 아래의 링크에 데이터를 담아.. 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
