Colab으로 하루에 하나씩 딥러닝

### 라이브러리 호출 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = "2" import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam ### 값 초기화 tf.random.set_seed(22) np.random.seed(22) assert tf.__version__.startswith('2.')# ..

순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network) 이전 은닉층이 현재 은닉층의 입력이 되면서 반복되는 순환 구조를 가짐 기존 네트워크와 달리 '기억(memory)'를 가지고 있어 최종적으로 남겨진 기억이 모든 입력 전체를 요약한 정보가 됨 기억: 현재까지 입력 데이터를 요약한 정보, 새로운 입력이 네트워크로 들어올 때마다 기억은 조금씩 수정됨 음성 인식, 단어 의미 판단 및 대화 등에 처리가 가능한 '자연어 처리'에서 주로 활용됨 순환 신경망 구조 1. 입력층 이전 은닉층 * 은닉층 → 은닉층 가중치 + 입력층 → 은닉층 가중치 * (현재) 입력 값 일반적으로 하이퍼볼릭 탄젠트 활성화 함수를 사용 2. 출력층 은닉층 → 출력층 가중치 * 현재 은닉층에 소프트맥스 함수 적용 3. 오차 각..