파이토치로 배우는 LLM & AI

303

11

장

시퀀스 모델을 위한 합성곱 신경망과 순환 신경망

다음 절에서는 시퀀스의 다음 값을 예측하는 간단한

RNN

기반 신경망을 만들어 보겠습니다.

11.3

RNN

으로 시퀀스 모델링하기

이제

NASA

의

CSV

데이터를 윈도 데이터셋으로 준비했으므로 훈련 모델을 만드는 일은 비교

적 쉽습니다 (하지만 좋은 모델을 훈련하는 것은 조금 더 어렵습니다! ).

RNN

을 사용한 간단한

모델로 시작해 보죠. 모델 구성 코드는 다음과 같습니다.

class SimpleRNNModel(nn.Module):

def __init__(self, input_size=1, hidden_size=100,

output_size=1, dropout_rate=0.3):

super(SimpleRNNModel, self).__init__()

self.rnn1 = nn.RNN(input_size=input_size,

hidden_size=hidden_size,

batch_first=True,

dropout=dropout_rate) # RNN에 드롭아웃을 추가합니다.

self.rnn2 = nn.RNN(input_size=hidden_size,

hidden_size=hidden_size,

batch_first=True,

dropout=dropout_rate) # RNN에 ...