【딥러닝 논문 구현】 LSTM을 구현해 봤습니다
요약
본 글은 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크의 논문 구현 과정을 다루고 있습니다. 작성자는 PyTorch를 사용하여 LSTM 블록과 전체 모델을 직접 코드로 구현했으며, 이를 통해 기존에 블랙박스로만 사용하던 LSTM의 내부 구조와 동작 원리를 깊이 있게 이해했음을 공유합니다.
핵심 포인트
- LSTM의 이론적 배경 및 논문 기반 구현 과정을 설명함.
- PyTorch를 사용하여 LSTM Cell과 Model을 직접 작성함.
- 직접 구현 경험을 통해 모델의 내부 작동 원리 이해도를 높임.
- 시계열 데이터 예측에 대한 자신감을 얻었음을 언급함.
안녕하세요! Non입니다.
LSTM의 논문을 구현하려고 했는데, 다양한 LSTM이 존재해서 PyTorch 구현에 맞추기로 했습니다.
LSTM 네트워크는
으로 쓸 수 있습니다.
제가 작성한 LSTM 블록은
class OriginalSTMCell(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, bias=True, device=None, dtype=None):
super().__init__()
...
LSTM 동작 부분은 비교를 위해 PyTorch의 nn.LSTM도 구현했습니다.
class OriginalLSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super().__init__()
...
학습 데이터
학습해 본 결과
한 단계 미래 예측
이런 식으로 LSTM 구현을 마칠 수 있었습니다. 소감으로는, 지금까지 블랙박스로 사용만 하던 LSTM이 직접 구현하는 과정을 통해 내부 구조를 이해하게 되었습니다. 이걸로 하나 시계열에 강해졌다고 생각합니다.
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