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[인공지능][실습] 순환 신경망(SimpleRNN) 모델로 IMDB 리뷰 감성 분류하기 - (원핫인코딩, 단어 임베딩)

순환 신경망(RNN)에 대한 이론이 필요하신 분들은 아래 링크를 참조해주시기 바랍니다. [인공지능][개념] 순환 신경망(Recurrent Neural Network) - RNN 모델 완전 정복하기 : https://itstory1592.tistory.com/36 이번 포스팅에서는 지난 글에 이어서 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 데이터셋을 훈련시키고, 리뷰가 긍정적인지 부정적인지 감성을 분석하는 모델을 만들어보도록 하자. IMDB 리뷰 데이터셋은 유명한 인터넷 영화 데이터베이스인 imdb.com 사이트에서 수집한 리뷰를 감상평에 따라 긍정과 부정으로 분류해 놓은 데이터셋이다. 총 50,000개로 이루어져 있고 훈련, 테스트 데이터에 따라 각각 25,000개씩 나누어져 있다. 이 데이터셋을 두 가지 방법으로..

[인공지능][개념] 순환 신경망(Recurrent Neural Network) - RNN 모델 완전 정복하기

순환 신경망 (RNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network)은 일반적인 완전 연결 신경망과 거의 동일하다. 다만, 완전 연결 신경망에 이전 데이터의 처리 흐름을 순환하는 고리를 하나 추가하면 된다. 위 그림처럼 순환 신경망은 뉴런의 출력이 다시 자기 자신으로 전달된다. 즉, 어떤 샘플을 처리할 때 이전에 사용했던 데이터를 재사용하는 셈이다. 순환 신경망에서 샘플을 처리하는 한 단계를 타임스텝이라고 부르고 층을 셀이라고 부른다. 예를 들어, 타임스텝 A에서 셀의 출력 Oa가 사라지는 것이 아니라 타임스텝 B의 셀로 주입되며, 타임스텝 B에서 셀의 출력 Ob가 다시 타임스텝 C의 셀로 주입된다. 이처럼 이전 데이터를 계속해서 다음 셀로 전달할 수 있다는 장점 덕분에 순환 신경망은 순차 ..