ComputerVision Jack

[12-0 rnn-basics] RNN엔 Cell에 대한 기본적인 접근 h = [1, 0, 0, 0] e = [0, 1, 0, 0] l = [0, 0, 1, 0] o = [0, 0, 0, 1] #실습에 사용될 hello에 대한 one-hot 인코딩 적용 with tf.variable_scope('one_cell') as scope: # One cell Rnn input_dim(4) -> output_dm(2) hidden_size = 2 cell = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(units = hidden_size) print(cell.output_size, cell.state_size) x_data = np.array([[h]], dtype = np.float32) #x_data..