AI
RNN을 사용한 문장 생성 - seq2seq
seq2seq의 원리 2개의 RNN을 이용 Encoder-Decoder 모델 2개의 모듈, Encoder와 Decoder가 등장한다. Encoder는 입력 데이터를 인코딩(부호화)한다. Decoder는 인코딩된 데이터를 디코딩(복호화)한다. Encoder와 Decoder가 번역을 수행하는 예 Encoder와 Decoder가 협력하여 시계열 데이터를 다른 시계열 데이터로 변환한다. Encoder와 Decoder로는 RNN를 사용할 수 있다. Encoder를 구성하는 계층 Encoder는 RNN을 이용해 시계열 데이터를 h라는 은닉 상태 벡터로 변환한다. RNN으로써의 LSTM을 이용했지만, '단순한 RNN'이나 GRU 등도 물론 이용 가능하다. Encoder가 출력하는 벡터 h는 LSTM 계층의 마지막 은..
2021. 1. 30. 04:06
최근댓글