"분류:LSTM"의 두 판 사이의 차이

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과거로부터 미래를 예측하려 한다면 데이터가 무작위로 섞이지 않게끔.(미래의 정보가 누설된다.)
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과거로부터 미래를 예측하려 한다면 데이터가 무작위로 섞이지 않게끔.(미래의 정보가 누설된다.) 훈련세트의 데이터보다 테스트세트의 데이터가 미래의 것이어야 한다.
  
 
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[[분류:딥러닝 기법]]
 
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2021년 12월 6일 (월) 13:31 판

1 개요

Long Short-Term Memory. RNN에 기반한 아키텍쳐. 연속적인 맥락에서 주로 사용된다.

중간의 결과데이터를 따로 저장하여 과거의 데이터도 연산에 반영하는 전략.

1.1 사용

비디오 예측, 대화, 금융거래 등 연속적 데이터에서 강점.

서로 연관되며 연속적인 데이터 형태에 사용.

1.2 유의

과거로부터 미래를 예측하려 한다면 데이터가 무작위로 섞이지 않게끔.(미래의 정보가 누설된다.) 훈련세트의 데이터보다 테스트세트의 데이터가 미래의 것이어야 한다.

2 응용

"LSTM" 분류에 속하는 문서

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