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6장 LSTM을 사용한 영화 리뷰 감성 분석 193

6.1 실습 환경 설정 194

6.2 시퀀스 문제 195
6.3 자연어 처리와 감성 분석 197
6.3.1 감성 분석이 어려운 이유 198
6.4 RNN 신경망 199
6.4.1 RNN의 내부 구조 200
6.4.2 RNN의 단기 의존성과 장기 의존성 201
6.4.3 경사 소실 문제 203
6.5 LSTM 신경망 204
6.5.1 LSTM의 원리 205
6.5.2 LSTM 신경망의 내부 205
6.6 IMDb 영화 리뷰 데이터셋 209
6.7 단어의 벡터 표현 211
6.7.1 원핫 인코딩 211
6.7.2 단어 임베딩 213
6.8 모델 아키텍처 214
6.8.1 입력 214
6.8.2 단어 임베딩 레이어 214
6.8.3 LSTM 레이어 215
6.8.4 밀집 레이어 215
6.8.5 출력 215
6.9 모델 구성 215
6.9.1 데이터 입수 215
6.9.2 제로 패딩 216
6.9.3 단어 임베딩 레이어와 LSTM 레이어 218
6.9.4 모델 컴파일 및 훈련 220
6.10 결과 분석 222
6.10.1 혼동 행렬 224
6.11 예제 코드 정리 228

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