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양방향 장단기 기억(BiLSTM) 계층
BiLSTM(양방향 장단기 기억) 계층은 시계열 또는 시퀀스 데이터의 시간 스텝 간의 양방향 장기 종속성을 학습합니다. 이러한 종속성은 신경망이 각 시간 스텝에서 전체 시계열로부터 학습하도록 하려는 경우에 유용할 수 있습니다.
는 양방향 LSTM 계층을 만들고 layer
= bilstmLayer(numHiddenUnits
)NumHiddenUnits
속성을 설정합니다.
는 하나 이상의 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 추가로 layer
= bilstmLayer(numHiddenUnits
,Name,Value
)OutputMode
, 활성화, 파라미터 및 초기화, 학습률 및 정규화, Name
속성을 설정합니다. 여러 개의 이름-값 쌍 인수를 지정할 수 있습니다. 각 속성 이름을 따옴표로 묶습니다.
[1] Glorot, Xavier, and Yoshua Bengio. "Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks." In Proceedings of the thirteenth international conference on artificial intelligence and statistics, pp. 249-256. 2010.
[2] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification." In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1026-1034. 2015.
[3] Saxe, Andrew M., James L. McClelland, and Surya Ganguli. "Exact solutions to the nonlinear dynamics of learning in deep linear neural networks." arXiv preprint arXiv:1312.6120 (2013).
classifyAndUpdateState
| flattenLayer
| gruLayer
| lstmLayer
| predictAndUpdateState
| resetState
| sequenceFoldingLayer
| sequenceInputLayer
| sequenceUnfoldingLayer
| 심층 신경망 디자이너