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좀 전에 RNN 코드에 대해 설명하였는데 , 이번 포스트에서 조금 더 자세하게 다루어, 입력과 출력의 dimension 이 어떻게 결정이 되는지에 대해서 설명 하고자 한다. Cell 을 만드는 코드에서 출력의 size(hidden size)를 정한다. 이렇게 cell 을 만드는 부분과 사용하는 부분을 나눈 것은, cell 을 편리하게 바꿀 수 있게 다 RNN 또는 LSTM으로 바꿀 수 있음. Output 의 dimension 은 cell 을 만들어줄 때 hidden_size에 달려 있다. Hidden_Size 가 2이니까, 입력 데이터의 dimension이 무엇이든 간에, output dimension 은 2가 됨. Shape=(1,1,4)에서 마지막 4는 input dimension이다. Sequenc..

RNN 은 이전의 스테이트가 현재의 스테이트에 영향을 줄수있어야함. 시리즈의 데이터에 적합하다. 종종 위의 그림으로 표현한 것을 구글링 하면 많이 나오게 되는데. 실제로는 이런형태가 될것임. 위에것은 간략화된 버전. 그 이유는.. 아래의 함수를 보면 알 수 있다. 사람들이 그림 하나로 표현하는 이유는 각 상태에서 쓰이는 함수 Fw가 모든 RNN에서 동일하기 때문에가장 기본적인 RNN 은 바닐라 RNN (검색해보길) 일상생활에서 보이는 RNN 의 예로서 네이버검색창에 내가 평소에 관심 있어하는, 전동킥보드를 검색해보기로하였다. 이렇게 “전동” 두 글자만 입력했는데, 내가 찾고자 하는 전동 킥보드가 검색 추천으로 뜨는 것이 RNN이다. 오 똑똑해 똑똑해! 현재 글씨가 들어왔을 때 다음 글씨를 맞추는 것을 R..