Tensorflow LSTM 구조 및 예제 - 지문읽고 주제 분류하기 / NLP 전처리 맛보기

저번 포스팅에서는 RNN 모델에 대해서 알아보았습니다. 이번에는 RNN 모델의 장기 의존성 문제(RNN 시점(문장)이 길어질수록 정보가 뒤로 충분히 전달 되지 못하는 문제)를 해결하기 위해 메모리 셀을 추가한 LSTM 모델에 대해서 정리해보겠습니다. ** 본 포스팅은 PC에 최적화 되어있으며, tensorflow 버전은 2.9.1, 작업환경은 colab입니다. ** **공부 참고 자료 - 허민석, 『나의 첫 머신러닝/ 딥러닝』, 위키북스, 2020. ** LSTM 모델 구조 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 실습 전에 LSTM 모델 구조를 간단하게 알아보겠습니다. RNN 모델과 달리 LSTM 모델에는 메모리셀이 있습니다. 첫번째 그림을 보면 크게 3가지 파트로 계산이 이루어지고 있는 것을 알 수 있는데요. 각 파트의 역할은 아래와 같습니다. 첫번째 파트 : 메모리셀의 기본 정보를 어느정도 기억할 것인지 sigmoi...

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