RNN 예제

RNN 예제

각 예제에는 시퀀스의 첫 번째 값인 “3” 또는 “4”를 출력해야 하는 1개의 샘플에 대한 4개의 입력 시간 단계가 있습니다. 친애하는 박사 제이슨, 당신의 대답을 주셔서 감사합니다 : 나는 py3.6을 제외하고, 관련 파이썬 패키지의 위의 목록에 따라 `lstmexample2.py`로 위의 70 줄을 저장, 여기에 있습니다 : 기능은 입력 변수입니다. 이 항공사 예제에서는 입력 변수가 하나만 있지만 창 메서드라고 하는 과거 시간 단계를 사용하여 여러 입력 변수를 고안할 수 있습니다. 일반적으로 여러 피쳐는 다변량 타임계입니다. 안녕. 나는 항상 당신의 좋은 글을 참조하십시오. 나는 섹션 2 예제에 약간의 오타가 있다고 생각합니다. 제 1 시퀀스는 [3,1,2,3,3]이고 두 번째 시퀀스는 [4,1,2,3,4]입니다. 첫 번째 시퀀스의 추론 예제 1 -> 2, 2 -> 3은 정확하지만 두 번째 시퀀스는 1 -> 2, 2 -> 3과 동일합니다. 첫 번째 시퀀스와 두 번째 시퀀스 간의 차이를 표시하는 것이 목표라면 첫 번째 시퀀스의 2-> 3, 3-> 3과 두 번째 시퀀스의 2-> 3, 3-> 4를 비교하는 것이 올바른 예라고 생각합니다. 나는 오해 했을 수 있습니다., 하지만 그것은 도움이 되는 경우 코멘트를 남길 거 야. 코드의 다음 줄은 Keras 콜백을 만드는 것을 포함합니다 – 콜백은 Keras가 선택적으로 호출할 수 있는 특정 함수입니다(일반적으로 교육 시대가 끝난 후).

콜백에 대한 자세한 내용은 내 Keras 자습서를 참조하십시오. 이 예제에서 사용되는 콜백은 모델 검사점 콜백입니다. RNN의 또 다른 놀라운 응용 프로그램은 기계 번역입니다. 이 방법은 두 RNN을 동시에 학습해야 하기 때문에 흥미롭습니다. 이러한 네트워크에서 입력은 다른 언어의 문장 쌍입니다. 예를 들어 프랑스어 번역과 함께 영어 문장을 네트워크에 공급할 수 있습니다. 충분한 훈련을 통해 네트워크에 영어 문장을 줄 수 있으며 프랑스어로 번역할 수 있습니다! 이 모델을 시퀀스 2 시퀀스 모델 또는 인코더 디코더 모델이라고 합니다. 그런 다음 모델을 평가하고 예측을 할 때 나중에 동일한 일괄 처리 크기를 사용해야 합니다.

예: 마지막으로 LSTM 레이어가 생성될 때 상태 공개 매개 변수를 True로 설정해야 하며 입력 차원을 지정하는 대신 일괄 처리의 샘플 수, 샘플의 시간 단계 수 및 설정별 시간 단계의 피처 수를 하드 코딩해야 합니다. 배치_input_shape 매개 변수를 따로 따로 따로 따로 따로 따로 따로 따로 따로 따로 따

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