이전 글에서 LSTM 이론적인 부분을 설명했습니다.  LSTM 이란? [2-1편]기본적인 순환신경망인 Vanilla RNN에 대해서 1편에서 설명 했습니다.하지만 현재는 Vanilla RNN 이 사용되고 있지 않습니다.어떠한 이유때문에 사용되고 있지 않는지, 그리고 더 발전된 RNN에 대해서ai-bt.tistory.com 이번에는 코드를 분석해서 간단한 학습까지 진행하겠습니다. 1. LSTM 셀 코드# 1. LSTM 셀 직접 구현class LSTMCell(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(LSTMCell, self).__init__() self.input_size = input_size ..

기본적인 순환신경망인 Vanilla RNN에 대해서 1편에서 설명 했습니다.하지만 현재는 Vanilla RNN 이 사용되고 있지 않습니다.어떠한 이유때문에 사용되고 있지 않는지, 그리고 더 발전된 RNN에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 1. Vanilla RNN 문제점 잘 쓰이지 않는 가장 큰 이유는 기울기 손실 문제가 있습니다. 위의 그림에서 x0 가 입력이고 출력이 ht+1 이라고 할때, ht+1 에서 출발해서 쭉 x0 에 있는 정보를 가지고 와야 합니다.그렇게 하기 위해서 사이사이의 Gradient(기울기)가 다 만들어져야 하며, 역전파가 이루어질때 점점 기울기가 손실이 되는 문제가 있습니다.따라서, 시점차이가 많이 날 경우 학습능력이 굉장히 저하가 됩니다.그래서 현재는 RNN 기반의 변형 알고리즘..

1. 순차데이터 종류순환신경망(RNN)을 이해하기 앞서,순차 데이터가 무엇인지 알아볼 필요가 있습니다.순서가 의미가 있는 데이터를 말하며,순서가 달라질 경우 의미가 손상되는 데이터를 순차데이터라고 합니다.위의 사진에 예시를 보면, 3가지로 나뉘어 질 수 있습니다. 연속적 데이터(Sequential Data)순서가 의미가 있지만, 시간의 이미가 없는 것 시간적 의미(Temporal Sequence)시간적 의미가 있고, x축 시간에 따른 y축 변화가 있을때를 말합니다. 일정한 시간차(Time Series)x축을 시간으로 보지 않고, 1 step 으로 표현으로하면 step 마다 변화를 나타날때를 말합니다.2. 심층 신경망과 순차 데이터 입력이 만약 음파로 들어온다면?? Input Layer보통 음파가 초당 4..