rnn hello 예제

42호선: 100,000개 이상의 교육 예제를 반복하고 있습니다이 예제에서 사용되는 두 가지 기본 TensorFlow 데이터 구조는 자리 표시자 및 변수입니다. 각 실행시 일괄 처리 데이터는 계산 그래프의 «시작 노드»인 자리 표시자에 공급됩니다. 또한 RNN 상태는 이전 실행의 출력에서 저장되는 자리 표시자에서 제공됩니다. 위의 다이어그램에서 볼 수 있듯이 return_sequences=False – $h_t$ 때 출력이 하나만 있습니다. 그러나 return_sequences=TrueLSTM 셀의 모든 롤링되지 않은 출력이 $h_0으로 반환됩니다. h_t$. 이 경우 후자의 배열을 원합니다. 왜? 이 예제에서는 시퀀스의 바로 다음 단어를 예측하려고 합니다. 그러나 모델을 학습하려는 경우 각 단계의 LSTM 셀 출력을 시퀀스의 바로 다음 단어와 비교할 수 있는 것이 가장 좋습니다. 각 샘플을 채취한다.

2. 아니요. 기차 예제의 len(cleanvectors) 대신 32000 cleanvector.reshape(32000,200,1) 마지막으로 출력에서 손실 $xi$(손실)이 입력 데이터의 모든 시퀀스에 걸쳐 평균 제곱 오차 함수(MSE)를 통해 계산됩니다. 이 예제에서는 RNN(반복 신경망)의 가장 인기 있고 유용한 변형인 LSTM(장기 Mermory) 네트워크를 사용합니다. 안녕하세요 열정적 인 독자, 나는 너무 오랫동안 어떤 문법 실수에 대한 저를 용서 후 메모의이 유형을 썼다, 그래서 당신이 우리가 안녕하세요 세계 프로그램과 모든 프로그래밍 언어를 배우기 시작하고 우리는 너무 많은 권리를 사랑 알고, 시작하자 …! 그래서, 여기 우리는 텐서 플로우에서 안녕하세요 세계 프로그램으로 시작합니다. 가장 간단하게 설명하기 쉬운 예는 아마도 이전 값이 주어진 다음 값을 예측하는 숫자의 시간계일 것입니다. 모든 시간 단계에서 RNN에 대한 입력은 현재 값뿐만 아니라 네트워크가 이전 시간 단계에서 «본»을 나타내는 상태 벡터입니다. 이 상태 벡터는 RNN의 인코딩된 메모리이며 처음에는 0으로 설정됩니다. 하하하, 나 사람을 공격하지 마십시오, 나는이 텐서 플로우의 매우 바보 같은 예입니다 알고 아무도 바로이 안녕하세요 단어 프로그램에 대해 걱정하지 않습니다. 그러나이 게시물은 텐서 플로우 (Tensorflow)에 매우 초보자와 관련이 있으므로 먼저 설명하십시오.

당신이 이 안녕하세요 세계를 아주 잘 내 친구에 매달려 알고 있다면 우리는 더 깊이 갈 것입니다. 그냥 기다려 보고, 다음 단계로 이동하고자하는 사람들은 다음 단계로 건너 뜁니다. 연구원은 이 불안정한 환경에서 그라데이션 기반 훈련을 할 수 있는 여러 가지 방법을 발견했습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다 그라데이션 클리핑, 헤시안무료 최적화, 모멘텀 등 일반적으로 전체 시퀀스(단어)를 하나의 학습 예제로 처리하므로 총 오차는 각 시간 단계(문자)의 오류 합계에 불과합니다. 우리가 볼 수있는 가중치는 각 시간 단계에서 동일합니다. 역전파 단계를 요약해 보겠습니다.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits에 대한 API 호출은 자동으로 소프트맥스를 내부적으로 계산한 다음 교차 엔트로피를 계산합니다. 이 예제에서는 클래스가 상호 배타적입니다(0 또는 1)은 «Sparse-softmax»를 사용하는 이유이며 API에서 자세히 확인할 수 있습니다. 사용법은 모양 [batch_size, num_class] 및 모양 레이블 [batch_size]입니다. 벡터라는 단어는 이 자습서에서와 같이 별도로 학습하거나 Keras LSTM 네트워크를 학습하는 동안 학습할 수 있습니다. 다음 예제에서는 각 단어를 의미 있는 단어 벡터로 변환하기 위해 포함 레이어라고 하는 것을 설정합니다. 포함 레이어의 크기를 지정해야 합니다.