[Bidirectional RNN 이해하기]

**Bidirectional RNN 이해하기**

🎈RNN(Recurrent Neural Networks)은 순차적인 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 하지만, RNN은 과거 정보만을 기반으로 미래를 추론하기 때문에 문제가 발생할 수 있습니다. 그래서 등장한 것이 Bidirectional RNN입니다. 이번 글에서는 Bidirectional RNN의 개념을 이해하고 간단한 코드 예시를 통해 어떻게 작동하는지 알아보도록 하겠습니다.

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**🚀Bidirectional RNN의 개념**

Bidirectional RNN(BRNN)은 기존 RNN의 한계를 극복하기 위해 고안된 네트워크입니다. BRNN은 순방향 RNN와 역방향 RNN 두 가지를 함께 사용하는 방식입니다. 즉, 과거 정보뿐만 아니라 미래 정보까지 고려할 수 있습니다.

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**🐾Bidirectional RNN의 작동 방식**

BRNN은 특정 시점의 출력이 그 시점에서의 입력과 동시에 과거와 미래의 입력에 의존하게 됩니다. 이를 통해 문맥을 좌우 양방향으로 고려하게 되며, 문장을 이해하는 데 더욱 유리해집니다.

```python
# Bidirectional RNN 구현 예시
from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN, Bidirectional

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(SimpleRNN(hidden_size, return_sequences = True), input_shape=(timesteps, input_dim)))
```

위 코드는 Keras를 사용하여 Bidirectional RNN을 구현한 예시입니다. 'Bidirectional' 함수를 이용하여 기존 RNN에 양방향성을 부여하고 있습니다.

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**✏️Bidirectional RNN의 활용**

Bidirectional RNN은 자연어 처리(NLP)에 주로 활용됩니다. 특히 감성 분석, 텍스트 분류, 기계 번역 등에 유용하게 사용됩니다. 양방향으로 문맥을 고려하기 때문에, 단방향 RNN보다 성능 개선을 기대할 수 있습니다.

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**🔥정리**

Bidirectional RNN은 순방향 RNN과 역방향 RNN을 결합한 모델로, 순차적인 데이터를 처리하는 데 있어 탁월한 성능을 보입니다. 특히, 양방향으로 문맥을 고려할 수 있어 자연어 처리 분야에 많이 사용됩니다.

다음 글에서는 Bidirectional RNN을 활용한 감성 분석에 대해 알아보겠습니다. 어떻게 감성을 분석하는지, 그리고 실제로 얼마나 잘 동작하는지 함께 살펴보세요.🔎

📌 다음 글 예고: [Bidirectional RNN을 활용한 감성 분석]