recurrent neural network 썸네일형 리스트형 [#E19] Recurrent Neural Network (RNN - PART 1/3) RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) 은 도출된 이전의 시퀸스 weight 값이 다음 시퀸스 weight값에 영향을 미치면서 학습하는 모델입니다. 이것은 다음 그림과 같이 각 시퀸스들의 연결로 동작합니다. 위의 그림을 간단한 함수 식으로 나타내면 아래와 같습니다. (h = hidden layer) 따라서 새로운 state는 이전의 state의 영향을 받는 구조가 됩니다. 이에 따른 weight는 총 3개가 존재하며, 각각 이전 state(Ht-1) 에 대한 weight, 새로운 state의 x값(Xt) 에 대한 weight, y 값에 대한 새로운 state(Ht) 의 weight 값입니다. 이 3개의 weight값을 이용해서 RNN 공식을 구현하면 다음과 같이 표현됩니다. (이것은 크게.. 이전 1 다음
