# RNN

135개의 포스트

[U] Week 3 - Recurrent Neural Networks

Seqeuntial한 데이터를 다루기 위한 네트워크들이 있다.$$\\prod^\\Tau\_{t=1}p(x_t|x_t-1)$$입력 데이터와 이전 time step 1개만 고려해서 다음을 예측한다.과거에 많은 정보를 고려할 수가 없다$$\\hat{x}=p(xt|h_t) \

약 19시간 전
·
0개의 댓글
·

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 - 7장

7장 RNN을 사용한 문장 생성

4일 전
·
0개의 댓글
·

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 - 6장

6장 게이트가 추가된 RNN

6일 전
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

세션 데이터 모델링 논문읽기

논문 1) Item cold-start recommendations: learning local collective embeddingsItem coldstart 문제를 해결하기 위해서는 user데이터가 많이 필요한 Collaborative Filterling기법 보다는

2022년 9월 27일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

RNN 기초 끝내기

RNN 기초 용어들부터 모델의 구성까지 끝내기

2022년 9월 25일
·
0개의 댓글
·

[U] Week 1 - RNN 첫걸음

독립적으로 들어오는 데이터가 아닌 시계열과 같이 시퀀스 형태의 데이터를 다루기 위한 네트워크.순차적으로 구성된 시계열(time-series), 소리, 문자열, 주가 등의 데이터를 시퀀스(sequence) 데이터로 분류한다.시퀀스 데이터는 독립동등분포(i.i.d.) 가정

2022년 9월 23일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

LSTM/논문 리뷰1

LSTM . LSTM으로 주식가격 분석이 의미 없는 이유 !! 이전에 LSTM을 이용하여 이더리움 차트를 예측해보았다. 그러나 주식 가격을 주식 차트를 분석하는 것으로 예측하는 것은 무의미하다. 앞선 이더리움 가격 분석 시에는 이더리움 가격을 1~7일의 일주일

2022년 8월 11일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[AI 기초] RNN 첫걸음

부스트코스 > AI Math > RNN기초

2022년 8월 6일
·
0개의 댓글
·

레이어 이해하기 (6) Recurrent (RNN)

Recurrent (RNN) 레이어 개념 이해하기

2022년 7월 29일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

LSTM/시계열 데이터 예측

앞서 이론적으로 공부한 RNN/LSTM을 Pytorch를 통해 작성하여 이더리움 가격 그래프를 분석하고 Ethereum의 가격을 예측하는 실습을 진행했다.김훈 교수님의 기초 딥러닝 강의를 통해 앞선 포스트에 추가적으로 이론적인 내용을 학습했다.몇일 연속의 데이터를 이용

2022년 7월 29일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

RNN/LSTM

아직 대학생이라 월급도 없지만 앞으로 취직을 해 월급을 열심히 벌어도월급만으로는 '자가'를 마련하는 것은 택도 없다고 한다.그로인해 요즘 세간의 주식 시장에 대한 관심은 폭등했고 최근 주식 시장은 크게 하락중이다...주가가 하락하는 이유는 굉장히 복합적으로 결정되기 때

2022년 7월 29일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

RNN(순환신경망)

RNN은 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 시퀀스(Sequence) 모델로 유닛간의 연결이 순환적 구조를 갖는 특징을 가지고 있다. RNN의 구조와 학습과정을 알아보자!

2022년 7월 22일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[NLP] RNN (Recurrent Neural Net), gradient vanishing/exploding 현상과 long-term dependency 문제

sequence형 데이터를 처리하는 모델인 RNN의 동작 원리를 이해하고 다양한 형태에 대해 배워본다. RNN이 지니는 기울기 소실과 관련된 현상과 이로 인해 일어나는 long-term dependency problem에 대해 알아본다.

2022년 7월 18일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

RNN include LSTM

순환신경망 \- 활설화 신호가 입력에서 출력으로 한 방향으로 흐르는 피드포워드 신경망 \- 순환 신경망은 뒤쪽으로 연결하는 순환 연결이 있음 \- 순서가 있는 데이터를 입력으로 받고 \- 변화하는 입력에 대한 출력을 얻음순환 뉴런의 출력은 이전 시간의

2022년 7월 14일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[머신러닝을 위한 파이썬 한 조각] CH.12 RNN

일반신경망과 RNN의 차이점 은닉층의 출력값을 만들어주는 활성화함수가 relu가 아닌 tanh임은닉층의 출력값을 출력층으로 전달해줌과 동시에 은닉층 출력값이 다시 순환되어 은닉층에 입력값으로 들어감RNN 순환신경망내부적으로 순환(recurrent)되는 구조를 이용하여

2022년 7월 7일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

pytorch로 RNN 구현하기

RNN with pytorch

2022년 6월 20일
·
0개의 댓글
·