RNN (Recurrent Neural Network)

순차적인 데이터, 시계열 데이터, 자연어 등 시간에 따라 변화하는 데이터를 처리하기 위한 신경망 모델 시간적인 의존성을 가지고 있는 데이터 처리 위해 반복적인 구조를 사용 순차적인 구조를 가지고 있으며, 이전 단계의 출력이 현재 단계의 입력과 함께 사용되어 시간적인 의존성 학습 처리 내부적으로 메모리 셀이라는 상태(State) 를 가지고 있으며, 메모리 셀은 이전 단계의 상태와 현재 입력을 기반으로 계산 입력, 출력을 시퀀스 형태로 처리 가능 vanilla RNN, LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit) 등이 있음. 장점 시퀀스 데이터 처리에 특화되어 있어 시간적 의존성을 학습하고 처리 가능 가변적인 길이의 시퀀스 데이터를 처리할 수 있어 다양한 응용 분야에 적용 가능 단점 장기 의존성 문제 (Long-Term Dependency Problem) 가 발생할 수 있음 긴 시퀀스에서 이전 정보를 오랫동안 기억하기 어려운 경향 ...