SimpleRNN 텐서플로에서 가장 기본적인 순환층은 SimpleRNN 클래스이다. 다음과 같이 만들 수 있다. 필요한 클래스 임포트하기 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN 모델 만들기 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(32, input_shape=(100, 100))) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary() 입력은 원-핫 인코딩 된 100차원 벡터이고 셀 개수가 32개이므로 W_1x 행렬 요소의 개수는 100 x 32가 된다. W_1h 행렬의 요소 개수도 32..
순환 신경망 구현 순환 신경망을 구현여 텍스트를 분류하는 실습을 해보자. IMDB 데이터 세트는 인터넷 영화 데이터 베이스(Internet Movie Database)에서 수집한 영화 리뷰 데이터이다. 순환 신경망으로 이 리뷰들이 긍정적인지 부정적인지 판별해보자. 텐서플로에서 IMDB 데이터 세트 불러오기 import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import imdb (x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = imdb.load_data(skip_top=20, num_words=100) load_data() 함수를 이용하여 데이터를 불러온다. skip_top 매개변수에는 가장 많이 등장한 단어들 중 건너뛸 단어의 개수..
