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데이터 호출 from tensorflow.keras.layers import LSTM from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding from tensorflow.keras.layers import Dense import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import imdb (x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = imdb.load_data(skip_top=20, num_words=1000) for i in range(len(x_train_all)): x_train_all[i] = [w for w in..

바닐라 아이스크림이 가장 기본적인 맛을 가진 아이스크림인 것처럼, 앞서 배운 RNN을 가장 단순한 형태의 RNN이라고 하여 바닐라 RNN(Vanilla RNN)이라고 합니다. (케라스에서는 SimpleRNN) 바닐라 RNN 이후 바닐라 RNN의 한계를 극복하기 위한 다양한 RNN의 변형이 나왔습니다. 이번 챕터에서 배우게 될 LSTM도 그 중 하나입니다. 앞으로의 설명에서 LSTM과 비교하여 RNN을 언급하는 것은 전부 바닐라 RNN을 말합니다. 1. 바닐라 RNN의 한계 앞 챕터에서 바닐라 RNN은 출력 결과가 이전의 계산 결과에 의존한다는 것을 언급한 바 있습니다. 하지만 바닐라 RNN은 비교적 짧은 시퀀스(sequence)에 대해서만 효과를 보이는 단점이 있습니다. 바닐라 RNN의 시점(time s..