텐서 (1) 썸네일형 리스트형 [패스트캠퍼스 수강 후기] 인공지능강의 100% 환급 챌린지 30회차 미션 인공지능강의 05. PART 4) 딥러닝의 3 STEP의 기초 49. 순환 신경망(RNN) - 07. (STEP 2) 순환 신경망에서 Tensor의 이해 RNN의 입력 텐서 길이가 L보다 짧을 경우, 앞을 0으로 채운다. 입력 텐서의 앞부분을 0으로 채우는 이유는, 마지막 입력부터는 출력을 내기 때문이다. RNN의 출력 텐서 길이가 L보다 짧은 경우, 뒤를 0으로 채운다. 출력 텐서의 뒷부분을 0으로 채우는 이유는, 출력이 나오는 시점은 고정되기 때문이다. 50. 순환 신경망(RNN) - 07. (STEP 2) 순환 신경망의 학습법 BPTT의 배치 학습법 시간적으로 펼치면서 계산해야 하는 점을 제외하면, 보통의 역전파와 동일하다. 단, 시간적으로 펼칠 때 역전파를 위한 추가적인 메모리가 필요하다. BPT.. 이전 1 다음
