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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..

머신러닝&딥러닝/Tensorflow&keras 2020.07.01
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bayesian, Generalization, uncertainty, 자연어처리, bayesian deep learning, 마르코프, 딥러닝, TRANSFORMER, 경사하강, CNN, multi-task-learning, 베이지안 딥러닝, LSTM, swa, 일본여행, 트랜스포머, aleatoric, interpretable, epistemic, self attention,

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