상태유지 LSTM 모델

예제4. 상태유지 LSTM 모델

• Stateful LSTM은 음표를 모두 맞추어서, 전체 곡 예측도 정확하다.

 

케라스에서 제공하는 순환 신경망 레이어는 SimpleRNN, GRU, LSTM이 있다.

RNN

• 순환하는 경록 존재 , 과거의 데이터를 기억하는 동시에 최신의 데이터로 업데이트 한다.
• 일반적으로 시계열 데이터나 순서가 의미있는 데이터를 학습시킨다.

 

음표 예측에서 한스텝/ 전체스텝 의미란 무엇인가 ?

• 데이터셋이 다음과 같이 되어있다.
• 한스텝 예측
• [ [11 9 2 10] [9 2 10 8] ] 
• 다음 스텝이 무슨 음인지 예측
• 곡 전체
• [11 9 2 10] -> 5
• [9 2 10 5] -> 7
• [2 10 5 7] -> 
• 이 음을 가지고 다음 음을 가지고 예측 이렇게 끝까지 예측해나가는 것을 곡 전체 예측이라고 함

 

1. 입력 속성이 여러개인 모델 구성 

• 예를 들어 기온 이라는 것을 예측하기 위해서 입력으로 ‘기온’뿐만 아니라 ‘습도’, ‘기압’, ‘풍향’, ‘풍속’ 등 다양한 속성이 있을 수 있다.