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이 연습은 강의의 일부입니다
이 챕터에서는 순환 신경망(RNN)의 기초를 학습합니다. 사전 지식부터 시작해, 네트워크에서 정보가 흐르는 방식과 감성 분류 과제에 Keras로 이러한 모델을 구현하는 방법까지 살펴봅니다.
RNN에서 자주 발생하는 기울기 소실과 폭주 문제를 배우고, 이를 GRU와 LSTM 셀로 어떻게 다루는지 알아봅니다. 또한 언어 모델을 위한 임베딩 레이어를 만들고, 감성 분류 과제를 다시 다뤄 보겠습니다.
현재 연습
이어서, 본 챕터에서는 다중 클래스 분류 과제를 위한 데이터 준비 방법과 다중 클래스 분류와 이진 분류(감성 분석)의 차이를 배웁니다. 마지막으로, Keras로 모델을 구성하고 성능을 측정하는 방법을 학습합니다.
이 챕터에서는 RNN 모델의 두 가지 응용인 텍스트 생성과 신경 기계 번역을 소개합니다. 모델이 필요로 하는 형식에 맞게 텍스트 데이터를 준비하는 방법을 배웁니다. 텍스트 생성 모델은 특정 인물의 말투를 재현하는 데 사용되며, The Big Bang Theory의 Sheldon을 재미있게 모방해 볼 것입니다. 신경 기계 번역은 Google Translate 같은 서비스에서 훨씬 복잡한 모델로 사용됩니다. 이 챕터에서는 짧은 포르투갈어 문장을 영어로 번역하는 모델을 만들어 봅니다.