케라스 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 케라스로 RNN 순환 층 구현하기 (파이썬 코드) 1. 케라스의 순환 층(RNN) RNN은 Recurrent Neural NEtwork의 약자로, 시퀀스 모델인 순한 신경망을 의미합니다. 즉, RNN은 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 모델인데요, RNN은 은닉층의 노드에서 활성화 함수를 통해 나온 결과값을 출력층 방향으로 보낼 때, 은닉층 노드의 다음 계산 입력으로도 결과값을 보낸다는 특징을 갖고 있습니다. 한편, 케라스로 이러한 순환 층을 구현할 수 있는데요, SimpleRNN 라이브러리를 이용하여 구현할 수 있습니다. SimpleRNN은 케라스에 있는 모든 순환 층과 동일하게 두 가지 모드로 실행할 수 있는데요, 전체 시퀀스를 반환하거나 입력 시퀀스에 대한 마지막 출력만 반환할 수 있습니다. 그렇다면, 간단한 RNN 모델을 만들어보겠습니다. f.. 더보기 [머신러닝] GRU란? 케라스로 GRU 은닉층 추가하기 (코드) 1. GRU란? GRU(Gated Recurrent Unit)란 LSTM과 유사한 구조를 가지는 모델을 말하는데요, LSTM의 장기 의존성 문제에 대한 해결책을 유지하면서 은닉 상태를 업데이트하는 계산을 감소시킨 알고리즘을 말합니다. 또한 GRU의 가장 큰 특징은 출력게이트, 입력게이트, 삭제게이트를 가진 LSTM과 달리 업데이터 게이트와 리셋 게이트만 갖고 있다는 점입니다. LSTM과 GRU가 비슷한 구조를 가지고 있지만 어느 게 더 좋다고 말할 수는 없는데요, 다만 GRU에서 매개변수의 양이 적기 때문에 데이터의 양이 적을 땐 GRU를 사용하는 것이 좋고, 데이터의 양이 많다면 LSTM이 적절할 수 있습니다. 2. 케라스로 GRU 은닉층 추가하기 한편, 케라스를 이용해 GRU 은닉층을 추가하고 싶다면.. 더보기 이전 1 다음