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그림 7-5 다대일 모델

y

3// ࣄ 3// ࣄ 3// ࣄ
ױ҅ UJNF TUFQ h 1 ױ҅ UJNF TUFQ h 2 ױ҅ UJNF TUFQ

x x x
1 2 3

또한, 다대일 구조에 층을 쌓아 올리면 다음과 같이 적층된 구조를 가질 수 있습니다.
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In_layer = tf.keras.input(shape=(3,1), name='input')
RNN_layer0 = tf.keras.layers.SimpleRNN(100, name='RNN1')(In_layer) 시계열 분석
RNN_layer1 = tf.keras.layers.SimpleRNN(100, name='RNN2')(RNN_layer0)
Out_layer = tf.keras.layers.Dense(1, name='output')(RNN_layer1)

코드를 구조화하면 다음 그림과 같습니다. 하지만 코드는 입력과 출력 사이에 두 개의 RNN 셀
만 가지고 있는 것에 주의해야 합니다.

그림 7-6 적층된 다대일 모델

y

3// ࣄ 3// ࣄ 3// ࣄ
ױ҅ UJNF TUFQ h 1 ױ҅ UJNF TUFQ h 2 ױ҅ UJNF TUFQ

3// ࣄ 3// ࣄ 3// ࣄ
ױ҅ UJNF TUFQ h ױ҅ UJNF TUFQ h ױ҅ UJNF TUFQ
1 2

x 1 x 2 x 3

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