서론 이 글에서는 순환 신경망(RNN)의 한 종류인 Long Short Term Memory(LSTM)와 그 확장형인 Bidirectional LSTM에 대해 다루고 있습니다. 이들은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 있어서 중요한 도구로 널리 사용되고 있습니다.
시퀀스 데이터는 순서가 중요한 정보를 가진 데이터로, 자연어 처리, 시계열 예측, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되는 데이터 유형입니다. 이러한 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 고안된 신경망 중 하나가 바로 LSTM입니다.
LSTM은 기존의 RNN이 가진 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었으며, 이를 위해 '셀 상태'라는 개념과 '게이트'라는 구조를 도입하였습니다. 이를 통해 LSTM은 장기 의존성 문제를 해결하고, 필요한 정보를 유지하면서.....
원문 링크 : 딥러닝(Deap Learning) LSTM, BiLSTM
