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LSTM2

Tensorflow&Keras - LSTM 개념 및 사용법 정리 LSTM 은 Long Short Term Memory의 줄임말로 주로 시계열 처리나 자연어 처리(현재는 잘 사용 안 하지만)를 사용하는 데 사용한다. LSTM을 처음 배울 때 헷갈렸던 것은 데이터의 '순환'에 대한 개념이었다. 흔히 아래와 같은 그림으로 LSTM을 나타낸다. Input으로 x가 들어가면 여러번의 순환을 거쳐 output인 y가 나오는 구조이다. 이때 h는 그 중간다리 역할을 하는데 hidden state라고 한다. 위의 구조를 펼쳐서 보면 아래와 같다. Input 데이터인 x는 Sequence를 가지는 데이터가 되는데 위의 경우는 길이가 6인 데이터이기 때문에 총 6번의 input이 들어가게 된다.(예를 들면 단어가 6개인 문장) RNN 사이에 있는 화살표는 hidden state의 전달.. 2020. 7. 1.
논문 리뷰: Attention을 활용한 시계열 예측 A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction "A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction"(2017) - Yao Qin et al. https://dacon.io/competitions/official/235584/overview/ 이번 글에서는 Attention 기법을 Encoder와 Decoder에서 두 번 사용하는 Dual-Stage Attention 기반의 RNN을 이해하고 구현해 볼 것이다. 참고한 논문에서는 주가 데이터를 이용하여 모델을 사용하였지만 여기서는 Dacon에서 주관하는 온도 추정 경진대회의 데이터를 사용하였다. 데이터 설명 온도 추정에 사용되는 변수는 40가지이며 각각의 데이터는 다음과 같은 8개의 분류로 5개씩 존재한다. .. 2020. 3. 2.
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