WEEK_5_B_revision

RNN의 정의로 올바른 것을 고르세요!

• $h_{t\ }=\ f_W\left(h_t\ +\ x_t\right)$

• $h_{t\ }=\ f_W\left(h_{\left(t+1\right)}\ +\ x_t\right)$

• $h_{t\ }=\ f_W\left(h_{\left(t-1\right)}\ +\ x_{\left(t-1\right)}\right)$

• $h_t\ =\ f_W\left(h_{\left(t-1\right)}\ +\ x_t\right)$

• $h_{t\ }=\ f_W\left(h_{\left(t-1\right)}\ -\ x_t\right)$

W_hh * h_t-1 과 W_xh * x_t를 더해주는 이유는 무엇인가요?

RNN 각 시간대별로 존재하는 패턴을 따로 학습하는 t개의 W가 존재한다.

• true

• false

RNN의 hidden state ( $h_t$  )는 어떤 정보를 담고 있나요?

RNN으로 뭘 할 수 있을까요? RNN으로 뭘하고 싶은가요?

질문? 하고싶은 말?