파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 10 기본 셀 순환 신경망 : 오토마타 문장 판별 신경망
10.1 시계열 데이터
10.2 순환 계층과 순환 벡터의 활용
10.3 순환 계층의 입출력 형태
10.4 순환 계층을 위한 시계열 데이터의 표현
10.5 순환 계층의 순전파와 역전파 처리
10.6 오토마타를 이용한 수식 표현의 생성과 검사
10.7 구현하기 : 간단한 순환 신경망 클래스
10.8 구현하기 : 오토마타 데이터셋
10.9 실행하기
19. Ⅱ Ⅲ ⅤI Ⅳ
ACTION 테이블
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
+ s7 r2 r4 r6 r7 s7 r3 r5 r8
* s8 r4 r6 r7 s8 r5 r8
v s4 s4 s4 s4
n s5 s5 s5 s5
( s6 s6 s6 s6
) r2 r4 r6 r7 s12 r3 r5 r8
$ acc r2 r4 r6 r7 r3 r5 r8
GOTO 테이블
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
E 1 9
T 2 2 10
F 3 3 3 11
a31+25*(b+3) v + n * ( v + n ) $
토큰분석
교재의 구현에서는 이 단계를
두지 않고 전체를 문법 규칙만
으로 처리하고 있으나 여기서
는 처리 과정 예시를 간단히 하
기 위해 수식의 토큰들을 분석
해 변수는 v, 숫자는 n으로 나
타낸다고 가정
입력위치
스택 상태 트리
0
v
s4
ACTION[0,v] = s4
SHIFT 4:
입력 v와 새로운 상태4를 스택 꼭대기에
삽입한 후 입력 위치 이동
입력위치
스택
+
상태 트리
0
4 v
20. Ⅱ Ⅲ ⅤI Ⅳ
ACTION 테이블
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
+ s7 r2 r4 r6 r7 s7 r3 r5 r8
* s8 r4 r6 r7 s8 r5 r8
v s4 s4 s4 s4
n s5 s5 s5 s5
( s6 s6 s6 s6
) r2 r4 r6 r7 s12 r3 r5 r8
$ acc r2 r4 r6 r7 r3 r5 r8
GOTO 테이블
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
E 1 9
T 2 2 10
F 3 3 3 11
a31+25*(b+3) v + n * ( v + n ) $
토큰분석
교재의 구현에서는 이 단계를
두지 않고 전체를 문법 규칙만
으로 처리하고 있으나 여기서
는 처리 과정 예시를 간단히 하
기 위해 수식의 토큰들을 분석
해 변수는 v, 숫자는 n으로 나
타낸다고 가정
r6
ACTION[0,v] = r6
REDUCE 6:
6번 규칙(F
입력위치
스택
+
상태 트리
0
4 v
입력위치
스택
+
상태 트리
0
3 F v
3
21. Ⅱ Ⅲ ⅤI Ⅳ
ACTION 테이블
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
+ s7 r2 r4 r6 r7 s7 r3 r5 r8
* s8 r4 r6 r7 s8 r5 r8
v s4 s4 s4 s4
n s5 s5 s5 s5
( s6 s6 s6 s6
) r2 r4 r6 r7 s12 r3 r5 r8
$ acc r2 r4 r6 r7 r3 r5 r8
GOTO 테이블
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
E 1 9
T 2 2 10
F 3 3 3 11
a31+25*(b+3) v + n * ( v + n ) $
토큰분석
교재의 구현에서는 이 단계를
두지 않고 전체를 문법 규칙만
으로 처리하고 있으나 여기서
는 처리 과정 예시를 간단히 하
기 위해 수식의 토큰들을 분석
해 변수는 v, 숫자는 n으로 나
타낸다고 가정
acc
ACTION[1,$] = acc
ACCEPT:
파싱이 성공적으로 끝났으므로 스택 꼭대기에 형성
된 트리 구조를 분석 결과로 보고하면서 처리 종료
입력위치
스택
$
상태 트리
0
1
E E T F v
+
T T F (
E E T F v
+
T F n
)
*
F n
(중간과정 생략)