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연습 문제

텍스트용 LSTM 모델 구축

PyBooks 팀은 최신 기술 발전을 활용해 사용자 경험을 지속적으로 향상하고자 합니다. 이 비전에 따라, 여러분께 중요한 과제가 맡겨졌어요. 팀은 데이터 패턴의 더 복잡한 특성을 포착하는 것으로 알려진 강력한 도구인 LSTM의 가능성을 탐색해 보길 원합니다. 여러분은 동일한 Newsgroup 데이터셋을 사용하며, 목표는 변하지 않았습니다. 뉴스 기사를 다음 세 가지 범주로 분류하세요:

rec.autos, sci.med, comp.graphics.

다음 패키지는 미리 로드되어 있습니다: torch, nn, optim.

지침

100 XP
  • 필요한 매개변수로 LSTM과 선형 계층을 완성해 LSTM 모델을 설정하세요.
  • 필요한 매개변수로 모델을 초기화하세요.
  • 경사를 0으로 초기화하고 입력 데이터 X_train_seq를 모델에 전달하여 LSTM 모델을 학습하세요.
  • 예측한 outputs와 실제 레이블을 바탕으로 손실을 계산하세요.