본문 바로가기

Note

검색하기
Note
프로필사진 Jun's N

  • Note (472)
    • Pandas (57)
    • Numpy (57)
    • Machine Learning (45)
      • Classification (11)
      • Regression (4)
      • Data Visualization (6)
      • Recommender system (6)
    • Deep Learning (51)
      • NLP (23)
      • Computer Vision (23)
    • etc (253)
      • Crawling (25)
      • Coding Test (210)
      • SQL (17)
      • Flask (1)
    • Project (9)
      • DACON (2)
      • 자격증 (6)
Guestbook
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
  • GitHub
  • Contact
«   2025/06   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30
Tags
  • CodeUp
  • 이미지
  • 1일 1커밋
  • 넘파이
  • NLP
  • 코테
  • 초보
  • 파이썬
  • 코랩
  • 머신러닝
  • 크롤링
  • openCV
  • 1일1문제
  • 유튜브
  • sql
  • Vision
  • 1일 1문제
  • python
  • 주피터노트북
  • level 1
  • MySQL
  • 자연어처리
  • 프로그래머스
  • 코딩테스트
  • 백준
  • for문
  • 추천시스템
  • 딥러닝
  • rnn
  • 판다스
more
Archives
Today
Total
관리 메뉴
  • 글쓰기
  • 방명록
  • RSS
  • 관리

목록Simple RNN (1)

Note

Simple RNN 이해하기

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, LSTM, Bidirectional train_X = [[0.1, 4.2, 1.5, 1.1, 2.8], [1.0, 3.1, 2.5, 0.7, 1.1], [0.3, 2.1, 1.5, 2.1, 0.1], [2.2, 1.4, 0.5, 0.9, 1.1]] print(np.shape(train_X)) (4, 5) 단어 벡터의 차원 : 5 문장의 길이 : 4 2차원 텐서 train_X = [[[0.1, 4.2, 1.5, 1.1, 2.8], [1.0, 3.1, 2.5, 0.7, 1.1], [0.3, 2.1, 1.5, 2.1, 0.1], [2.2, 1.4, 0..

Deep Learning 2022. 5. 21. 17:25
Prev 1 Next

Blog is powered by kakao / Designed by Tistory

티스토리툴바