pytorch study 11주차

[hyunsu-yang]

강의

• https://www.boostcourse.org/ai214/lecture/43776/

목차

• Lab-11-3 Long sequence
• Lab-11-4 RNN timeseries

[hyunsu-yang]

Lab-11-3 Long sequence

핵심

• 문자열 시퀀스(Character Sequence)
• 긴 문자열에 대한 데이터 세팅

  
  # data setting
  x_data = []
  y_data = []

for i in range(0, len(sentence) - sequence_length): x_str = sentence[i:i + sequence_length] y_str = sentence[i + 1: i + sequence_length + 1] print(i, x_str, '->', y_str)

x_data.append([char_dic[c] for c in x_str])  # x str to index
y_data.append([char_dic[c] for c in y_str])  # y str to index

x_one_hot = [np.eye(dic_size)[x] for x in x_data]

#### 문제

[hyunsu-yang]

Lab-11-4 RNN timeseries

핵심

• apply Rnn : many to one (주식 예)
• Rnn 마지막 단계 FC 를 사용하는 이유
  • 한 개의 디멘전으로 유통(여러 디멘전을압축 전달)하는 것은 어려움.
• RNN data 스케일을 해주는 이유
  • 스케일은 학습의 대상에서 제외시키주기 위해
  • minmax_scaler

[hyunsu-yang]

• long sequence의 if you want ~ 로 시작하는 예제의 매번 학습된 결과를 보면 if you want ~ 의 f가 f가 아닌 다른 문자로 나오는 경우가 더 많은데 그 이유는?

  • 학습이 안되서

• f가 나오도록 하려면 예제를 어떻게 바꿔볼 수 있을까?

sentence = ("?if you want, don't drum up people together to "
            "collect wood and don't  them tasks and work, but rather "
            "teach them to long for the endless of the sea.")

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