RNN (4) 썸네일형 리스트형 [AI Tech] 6주차 29차시 프로젝트 9 29차시: 프로젝트 9 [ 프로젝트 9 ] 딥러닝 모델 구현하기 (1) 1. 목표 - 파이토치로 CNN 모델 구현하기 - 파이토치로 RNN 모델 구현하기 수행해야하는 프로젝트가 총 2개이다. 2가지 모두 수행하고 하나의 zip 파일로 묶어서 제출하라. submit.zip = (cnn.py + tsv) + (rnn.py + tsv) 2. 프로젝트 CNN [TODO] 코드 구현: 모델 생성 torch.manual_seed(7777) # 일관된 weight initialization을 위한 random seed 설정 ## 코드 시작 ## model = ..... # 위의 설명 1. 을 참고하여 ..... 을 채우세요. ## 코드 종료 ## model = model.to(device) criterion = to.. [AI Tech] 6주차 27-4차시 Quiz 11 27-4. Quiz 11 1번 다음 중 Recurrent Neural Network(RNN)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 1) 이미지 데이터에 대해선 적용할 수가 없다. 2) 이전 State 정보가 다음 State를 예측하는 데 사용된다. 3) 시계열 데이터 처리에 특화되어 있다. 4) Markov를 기반으로 만들어졌다. 더보기 정답: 1번 이미지도 시간 순서가 있으므로, RNN을 적용할 수 있습니다. 2번 다음 중 LSTM Gate의 종류에 해당하지 않는 것은? 1) Output Gate 2) Middle Gate 3) Forget Gate 4) Input Gate 더보기 정답: 2번 풀이 LSTM Gate의 종류에는 Input, Output, Forget 가 있습니다. 3번 다음 중 RNN과 L.. [AI Tech] 6주차 27-3차시 RNN 연습 27-3. RNN 연습 RNN(Recurrent Neural Network)는 순차 데이터나 시계열 데이터를 이용하는 인공신경망으로, 언어 변환, 자연어 처리, 음성 인식과 같은 순서 문제나 시간 문제에 흔히 사용된다. ⓒ NAVER Connect Foundation. All Rights Reserved. [AI Tech] 6주차 27-1차시 Sequential Models - RNN 27차시: Recurrent Neural Networks (RNN) 27-1. Sequential Models - RNN RNN은 주어진 입력 자체가 Sequential 하다. 1. Sequential Model Naive sequence model 입력이 여러 개 들어왔을 때 다음 입력을 예측하는 것 예) 음성을 인식할 때 다음에 올 단어를 예측하는 서비스 고려해야 하는 정보량이 점점 증가한다. Autoregressive model Markov model (first-order autoregressive model) 많은 정보를 버릴 수밖에 없다. 장점: joint distribution을 표현하기 쉽다. 단점: 과거의 많은 정보를 고려할 수 없다. Latent autoregressive model 중.. 이전 1 다음
