* 강의 들으면서 이해하기 어려웠던 부분들이 있었습니다. 다른 분들도 그러실 것 같다는 생각에 내용 덧붙입니다.

[30초 기준]:

hidden_size 는 output , 즉 출력의 크기를 설정

x_data는 Xt, 즉 input 데이터의 값

그리고 나서 rnn(x_data)하면 output, states가 나온다.

output은 나온 ht값

states는 옆으로 이동해서 영향을 줄 states의 값

[45초 기준]:

RNN을 만드는 방법이 2가지인 이유.

모든 구성을 다 만들어놓고서 A, 즉 몸통만 바꾸고 싶을 수가 있기 때문

첫 번째 방식처럼 나눠서 하면 A만 바꿔서 lstm, gru 등 다른 방식으로 테스트해볼 수가 있음

그러나 두 번째 방식으로 하면 A만 바꿔서 테스트할 수가 없음

[1분 20초 기준]

batch_size:

데이터를 몇 개 줄 것인지?

hello, eolll, lleel 로 3개의 줄을 보낸다면 batch_size는 3임

sequence_length:

'RNN 모듈이 시계열 방식으로 여러 개가 나열될 건데

몇 개의 셀을 나열할 것인가?' 에서 

나열할 RNN의 개수를 말하는 것

[1분 30초 기준]

hidden_size는 본인이 설정하고 싶은데로 임.