파이썬 rnn 예제

다음 단계는 LSTM 모델을 만드는 것입니다. 다시 말하지만, 나는 모든 정보와 TensorFlow 작업을 보유하기 위해 파이썬 클래스를 사용했습니다 : 연구원은이 불안정한 환경에서 그라데이션 기반 교육을 할 수있는 여러 가지 방법을 발견했습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다 그라데이션 클리핑, 헤시안무료 최적화, 모멘텀 등 구현하는 것은 그리 어렵지 않지만 함수 sequence_loss_by_example를 이미 사용할 수 있으므로 여기에서 사용할 수 있습니다. TensorFlow LSTM이 여러 데이터 스트림을 한 번에 처리할 수 있는지 알고 계십니까? 예제에서 작업하면 20x4x35x650 입력의 경우 한 번에 4개의 35×650 입력이 있는 것과 같습니다. 나는 4x35x650을 140 × 650으로 변환 할 수 있다는 것을 알고 있지만 4 개의 입력을 한 번에 고려할 수있는 더 우아한 방법이 있는지 궁금했습니다. 이 네트워크를 구성하는 방법에는 여러 가지가 있으며 전자 필기장에는 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어 서로 겹쳐진 두 개의 LSTM 레이어, 양방향에서 시퀀스를 처리하는 양방향 LSTM 레이어 또는 더 많은 밀도 레이어를 사용할 수 있습니다. 나는 잘 작동 하기 위해 위의 설정을 발견. 반복 신경망의 최종 테스트로 모델 또는 사람이 출력을 생성했는지 여부를 추측하는 게임을 만들었습니다. 다음은 두 가지 옵션이 컴퓨터에서 나온 것이고 하나는 인간에게서 온 첫 번째 예입니다: 훌륭한 기사입니다! 예측을 위해 둘 이상의 타임계열을 사용하는 경우 코드를 어떻게 수정해야 합니까? 예를 들어 이 예제에서 사용되는 입력 데이터 $X$는 각각 10개의 시퀀스로 구성된 20개의 이진 시퀀스로 구성됩니다.

각 입력 시퀀스는 $0$ 또는 $1$로 반올림되는 균일한 임의 분포에서 생성됩니다. 위에서 설명한 것처럼 단어 자체, 즉 «A», «소녀»등은 신경망에 직접 입력되지 않습니다. 둘 다 그들의 하나의 뜨거운 벡터 형식 표현-오히려, 포함 벡터 각 단어에 대 한 사용 됩니다. 포함 벡터는 단어의 일부 의미 또는 컨텍스트를 유지해야 하는 단어(종종 길이 50-300 사이)의 효율적인 벡터 표현입니다. 내가 다른 게시물에 광범위하게 덮여있다 단어 포함여기에 입력되지 않습니다 – Word2Vec 단어 는 파이썬과 텐서 플로우, Word2Vec 케라스 튜토리얼과 텐서 플로우와 케라스와 파이썬 gensim Word2Vec 튜토리얼. 그것은 흥미로운 주제이며 조사하는 데 가치가 있습니다. 줄 42: 우리는 100,000 개 이상의 교육 예제를 반복하고 있습니다이 메모리를 사용하면 네트워크가 예측을 할 때 전체 컨텍스트를 고려할 수있는 순서로 장기 종속성을 학습 할 수 있습니다. 또는 다음 온도 측정을 할 수 있습니다. RNN은 서열을 처리하는 인간의 방법을 모방하도록 설계되었습니다 : 우리는 단어 자체대신 응답을 형성 할 때 전체 문장을 고려합니다. 예를 들어 다음 문장을 생각해 보십시오: 모델의 핵심은 한 번에 한 단어를 처리하고 문장의 다음 단어에 대한 가능한 값의 확률을 계산하는 LSTM 셀로 구성됩니다.