딥러닝 텐서플로 교과서 [딥러닝 텐서플로 교과서] Chap. 7 시계열 분석 (2) -> 해결을 위해 LSTM, GRU 같은 확장된 RNN 방식 사용 LSTM 구조 : 기울기 소멸 문제 해결을 위해 망각 게이트, 입력 게이트, 출력 게이트를 은닉층의 각 뉴런에 추가 망각 게이트 과거 정보와 현재 데이터를 입력받아 시그모이드 취함 입력 게이트 과거 정보와 현재 데이터를 입력받아 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트 함수 취함 망각 게이트와 입력 게이트의 이전 단계 셀 정보를 계산하여... 딥러닝 텐서플로 교과서딥러닝 텐서플로 교과서
[딥러닝 텐서플로 교과서] Chap. 7 시계열 분석 (2) -> 해결을 위해 LSTM, GRU 같은 확장된 RNN 방식 사용 LSTM 구조 : 기울기 소멸 문제 해결을 위해 망각 게이트, 입력 게이트, 출력 게이트를 은닉층의 각 뉴런에 추가 망각 게이트 과거 정보와 현재 데이터를 입력받아 시그모이드 취함 입력 게이트 과거 정보와 현재 데이터를 입력받아 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트 함수 취함 망각 게이트와 입력 게이트의 이전 단계 셀 정보를 계산하여... 딥러닝 텐서플로 교과서딥러닝 텐서플로 교과서