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juooo1117

[Module 6] Deep Learning: Seq2Seq with Attention for Natural Language Understanding and Generation

Part 4. Seq2Seq with Attention for Natural Language Understanding and Generation RNN(Recurrent Neural Networks) Given a sequence data, we recursively run the same function over time. → sequence data에 특화된 형태이다. We can process a sequence of vectors x by applying a recurrence formula at every time step → 동일한 function을 반복적으로 호출하는 형태를 가지고 있다. (시간에 따라 순차적으로 변화하는 입력이 들어온다면, 현재 시간과 이전 시간의 hidden state v..
Artificial Intelligence/LG Aimers: AI전문가과정 2024. 1. 13. 20:53
Long Short-Term Memory(LSTM) Model - Practice

Predict stock price of google Part 1 - Data Preprocessing Importing the training set Google_Stock_Price_Train.csv의 파일에서 .iloc을 이용해서 'Open' column(index → 1)만 가져온다. 단, simple vector가 아니라 np array를 사용해야 하므로 [:, 1] 이 아니라, [:, 1:2]를 입력해 주어야 한다. (1:2를 입력해도, 파이썬에서는 '마지막숫자-1'로 계산되기 때문에, index1만 가져오게 되기때문!) dataset_train = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Google_Stock_Price_Train.csv') training_set =..
Deep Learning Study/Udemy Deep Learning A-Z 2023. 11. 5. 16:13
Recurrent Neural Networks (RNN, LSTMs)

Introduction of RNNWhat is the RNN?Squashing the ANN! → 요소들은 다 있지만 단지 ANN을 아래에서 보는 거라고 생각하면 이것이 RNN이다. (차원을 추가하고, 새로운 차원에서 바라보는 것)Structure of ANNhidden layer에 해당하는 초록원을 파란색으로 바꾸고, temporal loop를 뜻하는 파란 줄을 추가해 준다. hidden layer는 output layer에 출력을 전달할 뿐만 아니라, 그 자체로도 피드백을 제공한다는 의미이다.Structure of RNN새로운 차원에서 바라보고 있지만, 결국 매우 많은 값들이 존재하고 있는 것 (→ 각각의 동그라미들은 neuron이 아니라 layer이기 때문에)neuron으로 input이 들어오고 ..
Deep Learning Study/Udemy Deep Learning A-Z 2023. 11. 5. 13:45
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