ÎncepețiÎncepe gratuit

Rețea GRU

Pe lângă LSTM-uri, o altă variantă populară de rețea neuronală recurentă este Gated Recurrent Unit, sau GRU. Atractivitatea sa constă în simplitate: celulele GRU necesită mai puțin calcul decât celulele LSTM, obținând adesea performanțe similare.

Codul furnizat reprezintă definiția modelului RNN pe care l-ai implementat anterior. Sarcina ta este să îl adaptezi astfel încât să producă o rețea GRU în loc. torch și torch.nn as nn au fost deja importate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Learning intermediar cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Actualizează definiția modelului RNN pentru a obține o rețea GRU; atribuie stratul GRU variabilei self.gru.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Define RNN layer
        self.rnn = nn.RNN(
            input_size=1,
            hidden_size=32,
            num_layers=2,
            batch_first=True,
        )
        self.fc = nn.Linear(32, 1)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(2, x.size(0), 32)
        out, _ = self.rnn(x, h0)  
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out
Editează și rulează codul