순환 신경망(RNN)

Definition

RNN은 텍스트, 유전체, 손글씨 또는 음성 같은 데이터 시퀀스에서 패턴을 인식하도록 설계되었습니다. 순방향 네트워크와 달리, RNN은 이전 단계의 정보를 포착하는 내부 기억(internal memory)을 가지고 있어 시계열 데이터 처리에 적합합니다.

Summary

RNN은 노드 간의 연결이 시간적 순서를 따라 방향성 그래프를 형성하는 인공 신경망의 한 클래스입니다.

Key Concepts

• 순차적 데이터
• 은닉 상태(Hidden State)
• 시간적 역동성(Temporal Dynamics)
• 시간 역전파(Backpropagation Through Time)

Use Cases

• 언어 모델링
• 시계열 예측
• 음성 인식

Related Terms

• LSTM (장단기 기억: 장기 의존성 문제를 해결하기 위한 RNN 변형)
• GRU (게이트 순환 유닛: LSTM보다 구조가 단순화된 RNN 변형)
• Sequence-to-Sequence (시퀀스 투 시퀀스: 입력 시퀀스를 다른 시퀀스로 변환하는 모델)
• NLP (자연어 처리: 텍스트 및 음성 데이터 처리에 RNN이 널리 사용됨)