mino28 님의 블로그

1. LSTMLSTM(Long Short-Term Memory)은 RNN의 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델입니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 3개의 게이트(입력 게이트, 출력 게이트, 망각 게이트)를 사용하여 중요한 정보를 오랫동안 저장하고 불필요한 정보를 제거하는 구조를 갖추고 있습니다. 망각 게이트는 이전 셀 상태에서 필요 없는 정보를 삭제하고, 입력 게이트는 새로운 정보를 저장하며, 출력 게이트는 최종 출력을 결정합니다. 이러한 구조 덕분에 LSTM은 장기 시퀀스를 다루는 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등의 다양한 분야에서 효과적으로 사용됩니다. 하지만 구조가 복잡하여 계산량이 많고, 학습 시간이 오래 걸린다는 단점이 있습니다. !pip install ko..

1. 시퀀스 데이터시퀀스 데이터(Sequence Data)는 시간적 혹은 순서적 관계가 중요한 데이터를 말합니다. 일반적인 데이터가 순서와 무관하게 독립적으로 다뤄지는 것과 달리, 시퀀스 데이터는 각 요소가 특정 순서에 따라 나열되어 있고 앞뒤 맥락이 의미를 가집니다. 대표적인 예로는 자연어 문장(단어의 순서 중요), 시계열 데이터(주가, 날씨 변화), 음성 신호(시간에 따른 파형), 영상 프레임(연속된 이미지) 등이 있습니다. 따라서 시퀀스 데이터는 단순한 값들의 모음이 아니라, 순서와 맥락이 포함된 정보 구조로 이해하는 것이 핵심입니다. 2. RNNRNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터나 연속적인 데이터를 다룰 때 사용되는 인공 신경망으로, 일반적인 신경..