# BPTT

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Recurrent Neural Networks 가변적인 길이의 시퀀스 데이터를 다룰 수 있는 신경망 시퀀스 데이터: 소리, 문자열, ... RNN은 시간 별로 같은 weight를 공유한다. H: 잠재변수 시그마: 활성화함수 W: 가중치 b: 편향 t: 시간 T:

leesungjoon-net

이번 블로그는 원래 ARIMA SARIMA를 올려야 하는데 논문 작성에 필요한 내용들을 다시한번 정리할겸 해서 순서를 조정하기로 했습니다 혹시나 ARIMA나 SARIMA의 내용을 알고 싶은 분들은 dsd0919@naver.com 으로 메일 주신다면 궁금하신 내용 공유하

jaejuna

5장 순환 신경망(RNN)

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피드포워드 신경망(FeedForward Network) 흐름이 단방향인 신경망 시계열 데이터를 다루지 못함 순환신경망(RNN; Recurrent Neural Network) 등장 W2V: $w{t-1}$, $w{t+1}$로 $w{t}$ 예측 $\rarr L=

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RNN은 구조자체는 어렵지 않지만 왜 그렇게 해야하는지 수식을 통해 이해가 필요하다시퀸스 데이터란소리, 문자열, 주가 등 시간에 따라 변화하는 데이터를 시퀸스(sequence) 데이터라고 한다시퀸스 데이터는 i.i.d(독립동등분포)가정을 잘 위배하기 때문에 순서를 바꾸

tobigs-text1314

작성자 : 투빅스 13기 최혜빈 > Contents Vanishing gradient problem LSTM GRU More fancy RNN variants Vanishing gradient problem Remark) Backpropagation for RNNs

dscwinterstudy

CHAPTER5 순환신경망(RNN) 피드포워드(feed forword) 신경망 흐름이 단방향 시계열 데이터의 성질(패턴)을 충분히 학습할 수 없음 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 등장 5.1 확률과 언어 모델 5.1.1 wor