Universitas Padjadjaran

파이썬 rnn 예제

Oleh: admin kesos
August 3, 2019

RNN널리 텍스트 분석, 이미지 캡션, 감정 분석 및 기계 번역에 사용됩니다. 예를 들어, 영화 리뷰를 사용하여 영화를 본 후 관중이 느끼는 느낌을 이해할 수 있습니다. 이 작업을 자동화하는 것은 영화 회사가 리뷰를 검토, 레이블 지정, 통합 및 분석할 시간이 충분하지 않은 경우에 매우 유용합니다. 기계는 더 높은 수준의 정확도로 작업을 수행 할 수 있습니다. 알고리즘이 이를 복제할 수 있습니까? 가장 먼저 떠오르는 기술은 신경망(NN)입니다. 그러나 전통적인 NN은 불행히도이 작업을 수행 할 수 없습니다. 동영상에서 다음에 올 내용을 예측하고자 하는 예를 들어 보겠습니다. 기존의 신경망은 정확한 결과를 생성하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 마지막으로 출력의 손실 $xi$ (손실)은 입력 데이터의 모든 시퀀스에 대한 평균 제곱 오차 함수 (MSE)를 통해이 예제에서 계산됩니다. 이 문서에서는 먼저 일반적인 RNN 모델의 핵심 구성 요소를 빠르게 살펴보겠습니다. 그런 다음 파이썬에서 RNN 모델을 처음부터 구현하여 마침내 해결할 문제 문을 설정합니다. 이제 다시 재생 신경망 자체로 돌아갑니다. 재발신경망은 매우 유연합니다.

위에 표시된 구현에서, 우리는 많은 – 투 – 다수 모델을 가지고 – 다른 말로, 우리는 입력 시퀀스가 “여자는 술집에 걸어 …” 그리고 많은 출력 – $h_0$ $h_t$. 우리는 또한 여러 개의 다른 구성을 가질 수 있습니다. 또 다른 옵션은 일대다, 즉 하나의 입력을 제공, 말 “소녀”와 $h_t $에 여러 출력 $h을 예측 (즉, 하나의 시작 단어를 기반으로 문장을 생성하려고). 또 다른 구성은 많은 일대일 즉, 문장처럼 입력으로 많은 단어를 제공 “여자가 술집에 걸어, 그녀는 `나는 제발 음료를 가질 수 있습니까?`라고 말했다. 바텐더는 `확실히 {}”라고 말하고 다음 단어 즉 {}를 예측합니다. 아래 다이어그램은 각각 일대일 및 다대일 구성의 예를 보여 주며(출력 옆에 있는 단어는 교육 중에 제공하는 대상 단어입니다). 반복 신경망의 최종 테스트로 모델 또는 사람이 출력을 생성했는지 여부를 추측하는 게임을 만들었습니다. 다음은 두 가지 옵션이 컴퓨터에서 온 것이고 하나는 사람으로부터 온 첫 번째 예입니다 $X.

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