코랩에서 cartpole_reinforce.ipynb 실행시킬때 아래와 같은 에러 발생합니다.ValueError: Layer "my_model_1" expects 3 input(s), but it received 1 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(None, 1, 4) dtype=float32>]에러나는 소스 위치는 아래 화면에서 "y_pred = self(states, training=True)" 부분에서 에러가 발생됩니다. class MyModel(tf.keras.Model): def train_step(self, data): in_datas, out_actions = data states, action_matrix, rewards = in_datas[0], in_datas[1], in_datas[2] with tf.GradientTape() as tape: y_pred = self(states, training=True) action_probs = K.sum(action_matrix*y_pred, axis=-1) loss = -K.log(action_probs)*rewards trainable_vars = self.trainable_variables gradients = tape.gradient(loss, trainable_vars) self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_vars)) tensorflow 버젼 : 2.9.2 이며, 모델에 3개의 값을 주어야 하는데, 1개만 받아서 그런것 같습니다.해결 방법 알려 주시기 바랍니다.감사합니다.

안녕하세요. 강사님. torchtext 모듈 import간 에러가 나타나 문의합니다.섹션 2 sequence Tagging 실습편의 코드를 연습하던 중 load_dataset() 함수를 불러올 때 다음과 같이 AttributeError: module 'torchtext.data' has no attribute 'Field' 라는 에러가 출력됩니다. 찾아보니 torchtext의 버전문제로 현재 최신버전에서는 torchtext.legacy로 import를 사용해야한다고 합니다만 그럴 경우 ImportError: cannot import name 'unicode_csv_reader' from 'torchtext.utils'라는 에러가 출력되어 어떻게 해결해야할지 궁금합니다.실습환경: 코랩운영체제: 우분투 18.04해당 에러 관련 사이트 링크: https://stackoverflow.com/questions/66516388/attributeerror-module-torchtext-data-has-no-attribute-field

드롭아웃은 학습시에만 사용해야한다고 하였는데, 그렇다면 검증 및 Test를 진행할때 model.eval()을 해주면 드롭아웃이 자동으로 비활성화 되는 것인가요?? 아니면 따로 설정을 해주어야 하는건가요??

XOR문제 영상 6분 40초 쯤 입력값을 행렬로 넣을 때  왜 전치 행렬이 사용되는지 잘 모르겠습니다. 행렬계산의 공식 같은 것인 가요? 아니면 x1과 x2가 원래 열로 들어오다가 행으로 들어가서 전치 행렬이 필요한 건가요? 그리고 H와 X 순서가 바뀌는 이유는 입출력을 4Xn 행렬로 만들기 위해서 인가요?

본 강의에 NLP 방법으로 RNN이 나와있는데 인공지능에는 RNN 뿐만 아니라 GAN도 있고 뭐 여러가지가 있잖아요 그 중에서 RNN 기법을 꼭 사용해야 하는 이유가 있나요? R&D 사업계획서 같은 거를 쓸 때 어떤 토픽에 대한 해결 방법을 무슨 무슨 인공지능 기법을 쓴다고 할 때 그 기법을 쓰는 이유로 반 페이지에서 1페이지 가량 써야한다고 하면 어떤 걸 적는 게 좋을까요?