밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - seq2seq(3)
엿보기(Peeky) seq2seq의 두 번째 개선은 엿보기(Peeky)이다. Encoder 동작은 입력 문장(문제 문장)을 고정 길이 벡터 h로 변환한다. 이때 h 안에는 Decoder에게 필요한 정보가 모두 담겨 있다. 그러나 현재의 seq2seq는 아래 그림과 같이...
엿보기(Peeky) seq2seq의 두 번째 개선은 엿보기(Peeky)이다. Encoder 동작은 입력 문장(문제 문장)을 고정 길이 벡터 h로 변환한다. 이때 h 안에는 Decoder에게 필요한 정보가 모두 담겨 있다. 그러나 현재의 seq2seq는 아래 그림과 같이...
seq2seq 클래스 이어서 seq2seq 클래스를 구현할 것이다. 이 클래스가 하는 일은 Encoder 클래스와 Decoder 클래스를 연결하고, Time Softmax with Loss 계층을 이용해 손실을 계산하는 것이다. class seq2seq(BaseMode...
이번 글에서는 시계열 데이터를 다른 시계열 데이터로 변환하는 모델을 생각해볼 것이다. 이를 위한 기법으로, 2개의 RNN을 이용하는 seq2seq라는 기법을 살펴볼 것이다. seq2seq의 원리 seq2seq를 Encoder-Decoder 모델이라고도 한다. Encod...
