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..