Porównanie liczby parametrów sieci RNN i ANN

W tym ćwiczeniu porównasz liczbę parametrów sztucznej sieci neuronowej (ANN) z architekturą rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN). Rozmiar słownika wynosi 10,000 dla obu modeli.

Modele zostały już zdefiniowane – mają podobną architekturę: jedną warstwę z 256 jednostkami (Dense lub RNN) oraz warstwę wyjściową. Są zapisane w zmiennych ann_model i rnn_model.

Użyj metody .summary(), aby wyświetlić architekturę modeli i liczbę parametrów, a następnie wybierz poprawne stwierdzenie.

Możliwe odpowiedzi

Model ANN ma więcej parametrów w drugiej warstwie Dense niż model RNN.

Model RNN ma mniej parametrów niż model ANN.

Model RNN wymaga wytrenowania mniej więcej takiej samej liczby parametrów co model ANN.

Kodowanie one-hot pozwala modelowi RNN mieć mniej parametrów.

ćwiczenie

Porównanie liczby parametrów sieci RNN i ANN

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

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

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

ćwiczenie