LSTM
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[cs231n] 10강 순환 신경망 (Recurrent Neural Network) (4/4, LSTM)AI 2021. 4. 13. 17:48
지금까지 우리는 이 단일 순환 망 계층에 대해서 얘기했는데, 하나의 숨겨진 상태 (hidden state)만 있는 거죠. 앞으로 꽤 자주 보게 될 또하나는 이 다층 순환망 (multi-layer recurrent network) 아이디어입니다. 여기서 이건 3계층 순환 신경망인데, 입력이 들어가고 일련의 숨겨진 상태가 첫번째 신경망 계층으로부터 만들어 집니다. 그리고 이제, 하나의 순환 신경망 계층을 실행시키고 나면, 이런 숨겨진 상태의 전체 순열을 가지게 됩니다. 그리고 그 숨겨진 상태의 순열을 다른 순환 신경망 계층의 입력 순열로 사용할 수 있습니다. 그럼 두번째 RNN계층으로부터 또다른 숨겨진 상태의 순열을 만들어 내는 것을 생각해 볼 수 있죠. 그리고 이런 것들을 서로서로 쌓아올리는 것을 생각할 ..
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[Day32] CNN, Gradient Descent, LSTMAIFFEL Life 2020. 12. 15. 15:38
수요일 오전은 플립스쿨로 CS231n을 공부하는 날입니다. 오늘은 공부하다가 찾은 유용한 자료들로 먼저 시작해 보겠습니다. 1. PR-012: Faster R-CNN : Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks www.youtube.com/watch?v=kcPAGIgBGRs&feature=youtu.be 2. PR-057: Mask R-CNN www.youtube.com/watch?v=RtSZALC9DlU&feature=youtu.be 3. PR-016: You only look once: Unified, real-time object detection www.youtube.com/watch?v=eTDcoeqj1_w&feature..