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연습 문제

텍스트를 위한 GRU 모델 구축

PyBooks 팀은 이전에 여러분이 학습한 두 모델의 성능에 깊은 인상을 받았어요. 하지만 최적의 성과를 위해, 현재 작업에 가장 적합한 모델을 확실히 선택하고자 합니다. 그래서 텍스트 분류에서 효율성과 효과로 잘 알려진 GRU 모델의 역량을 실험해 프로젝트를 확장해 달라고 요청했어요. 이번 과제는 GRU 모델을 적용해 Newsgroup 데이터셋의 기사를 다음 범주로 분류하는 것입니다:

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

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

지침

100 XP
  • 필요한 매개변수로 GRU 클래스를 완성하세요.
  • 동일한 매개변수로 모델을 초기화하세요.
  • 모델을 학습하세요: criterion 함수에 매개변수를 전달하고, 손실에 대해 역전파를 수행하세요.