PyTorch RNN
그냥 PyTorch RNN 이용하면서 중요한 점 간단하게 공유해봄. 실제 코드에서의 이야기이니 RNN을 모르는 사람은 이론적인 배경을 공부하고 오면 좋을듯 싶다. 기본 구조 우리가 생각하는 것과는 다르게, RNN은 $x_1, ..., x_{t}$]의 sequence 데이터 전부를 필요로 한다. 즉, iterative $x=1, 2, 3, ...$을 하나씩 넣는 구조가 아니다. 기본 구조는 다음과 같이 생겼다. model = RNN(input_size: int, hidden_size: int, num_layers: int=1, bias=True, batch_first: bool, dropout: float, bidirectional: bool=False, nonlinearity: str='tanh&..
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