RNN과 ANN의 매개변수 수 비교

이 연습 문제에서는 인공 신경망(ANN)과 순환 신경망(RNN) 아키텍처의 매개변수 수를 비교해 보겠습니다. 여기서 두 모델 모두 어휘 크기는 10,000으로 동일해요.

모델은 여러분을 위해 미리 정의되어 있으며, 256개의 유닛(Dense 또는 RNN)으로 이루어진 단일 은닉층과 출력층만 가지도록 유사한 아키텍처로 구성되어 있어요. 각각 ann_model과 rnn_model 변수에 저장되어 있습니다.

.summary() 메서드를 사용해 모델의 구조와 매개변수 수를 출력한 다음, 올바른 설명을 선택하세요.

ANN 모델은 두 번째 Dense 층에서 RNN 모델보다 더 많은 매개변수를 가집니다.

RNN 모델은 ANN 모델보다 매개변수가 더 적습니다.

RNN 모델은 ANN 모델과 거의 동일한 수의 매개변수를 학습해야 합니다.

원-핫 인코딩은 RNN 모델이 더 적은 매개변수를 갖도록 해 줍니다.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}연습 문제