rnn2 [딥러닝][퀴즈] RNN(Recurrent Neural Network) 개인적으로 딥러닝 수강과목 퀴즈 준비를 위해 예상문제와 답안을 정리한 것입니다. RNN(Recurrent Neural Network) 1. RNN과 기존 FNN의 차이점은? : 기존 FNN은 모든 입력값은 서로 독립적이라는 것을 기본 가정으로 하였지만, RNN은 이전의 결과에 의존한다는 가정을 바탕으로 네트워크 안에 루프를 만들어 과거의 정보를 반영하여 계산함으로써 정보가 지속되도록 하였다. 2. RNN의 식은? : h(t) = wx(t)+b+Uh(t-1) 3. RNN의 학습방법 : 시간축을 depth로 error signal을 전파하는 BPTT(Back-Propagation-Through-Time) 방식으로 학습 4. RNN에서 활성화함수로 tanh를 사용하는 이유는? : 시간축을 depth로 erro.. 2021. 5. 20. [딥러닝][NLP] RNN(Recurrent Neural Network) 이번 글은 아래 3개의 사이트의 내용을 읽고 정리한 글입니다. www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/ wikidocs.net/22886 colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 2021. 5. 7. 이전 1 다음
