7.6.3 GRU 계층 구현

    필요한 라이브러리 및 데이터 호출은 RNN 셀에서의 수행과 동일하므로 생략하며, GRU 계층을 이용한 네트워크 코드를 살펴보겠습니다.

    코드 7-21 네트워크 생성

    class GRU_Build(tf.keras.Model):
    
        def __init__(self, units):
            super(GRU_Build, self).__init__()
    
            self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(total_words, embedding_len,
                                                       input_length=max_review_len)
            self.rnn = tf.keras.Sequential([
                tf.keras.layers.GRU(units, dropout=0.5, return_sequences=True, unroll=True),
                tf.keras.layers.GRU(units, dropout=0.5, unroll=True)
            ])
            self.outlayer = tf.keras.layers.Dense(1)
    
        def call(self, inputs, training=None):
            x = inputs
            x = self.embedding(x)
            x = self.rnn(x)
            x = self.outlayer(x)
            prob = tf.sigmoid(x)
    
            return prob
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