프로그래머스 2021 국민대 여름방학 인공지능 과정 5주차 Day5 TIL

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🔍순환 신경망

시계열 데이터와 같이 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 인공 신경망

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📌순환 신경망 모델

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_dim=1, input_length=4))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

📌LSTM 레이어

입력 형태

LSTM(메모리 셀 개수, input_dim=1, input_length=4)

input_dim 입력 속성 수 = 속성의 수
input_length 시퀀스 데이터의 입력 길이 = 타임스탭

출력 형태

return_sequences 시퀀스 출력 여부

• True 마지막 시퀀스에서 한 번만 출력
• False 각 시퀀스에서 출력

상태유지 모드

stateful 상태 유지 여부

• True 다음 샘플 학습 시 그 이전의 마지막 상태를 입력으로 전달
• False 전달X

model.add(LSTM(128, batch_input_shape = (배치사이즈, 타임스텝, 속성), stateful=True))

✅ 상태유지 모드에서는 입력형태를 batch_input_shape로 설정해야 함
✅ model.reset_states() 상태 초기화

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참고 AI factory
참고 http://www.tta.or.kr/data/weeklyNoticeView.jsp?pk_num=5650
참고 https://tykimos.github.io/2017/04/09/RNN_Getting_Started/

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음..어려운데?
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