순환신경망(RNN), LSTM, GRU
순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 딥러닝의 한 종류로, 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. 시퀀스 데이터는 순서와 시간적인 의존 관계를 가지는 데이터로, 예를 들면 문장, 음성, 주식 가격 등이 있습니다. RNN은 이러한 시퀀스 데이터의 특성을 이해하고 활용하여 예측, 분류, 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. RNN의 구조 RNN은 기본적으로 반복적인 구조를 가지고 있습니다. 각 시간 단계에서 입력을 받아 처리한 후, 이전 시간 단계의 출력을 기반으로 현재 시간 단계의 출력을 계산합니다. 이를 위해 RNN은 순환연결(recurrent connection)을 사용하여 이전 시간 단계의 출력을 현재 시간 단계의 입력과 함께 고려합니다. 이러한 구..
2023. 7. 15.
