반응형 순환신경망4 [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.---**🚀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.. 2025. 4. 7. GRU - LSTM의 변형 그것이 무엇인가 # GRU - LSTM의 변형, 그것이 무엇인가안녕하세요. 오늘은 RNN의 또 다른 변형인 GRU(Gated Recurrent Unit)에 대해 소개하려고 합니다. LSTM(Long Short Term Memory)에 비해 간단하면서도 효율적인 성능을 보이는 GRU에 대해 함께 알아보도록 하죠! 😄## 📖 GRU란?GRU는 LSTM의 한 종류로, 2014년에 처음 제안되었습니다. 이름에서 알 수 있듯이 "게이트"라는 개념이 도입된 RNN의 변형입니다. LSTM과 마찬가지로 GRU도 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 설계되었지만, GRU는 LSTM보다 간단한 구조를 가지고 있습니다.기본적으로 GRU는 두 개의 게이트를 가지고 있습니다: 'update'게이트와 'reset'게이트입니다. 이 두 게이트를 .. 2025. 4. 7. LSTM과 자연어 처리 # LSTM과 자연어 처리안녕하세요, 여러분! 오늘은 `LSTM`이라는 매우 흥미로운 딥러닝 모델과 그것이 어떻게 `자연어 처리`에 사용되는지 살펴보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 🚀## 1. LSTM 이란 무엇인가요? 🤔`LSTM`은 Long Short-Term Memory의 약자로, 순환 신경망(RNN)의 한 종류입니다. RNN은 시퀀스(시간적 순서를 가진 데이터) 데이터를 처리하는데 특화된 모델인데요, 그 중 LSTM은 '장기 의존성' 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 그렇다면 LSTM이란 무엇이길래 이렇게 중요한 걸까요? 같이 살펴보겠습니다! ## 2. LSTM이 어떻게 동작하는가요? 🧠LSTM은 기본적으로 세 가지의 '게이트' 구조를 가지고 있습니다: 입력 게이트, 망각 게이트, 출력 게.. 2025. 4. 7. RNN과 자연어 처리 ---# 안녕하세요, AI 블로거입니다! 오늘의 주제는 바로 'RNN과 자연어 처리'입니다. 🚀자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 분야로, 인공지능의 주요 분야 중 하나입니다. 이번에는 이 중 RNN(Recurrent Neural Network)이라는 신경망 기법과 그것이 자연어 처리에 어떻게 적용되는지 알아보겠습니다.## 1️⃣ RNN이란?RNN은 '순환 신경망'이라는 의미로, 시퀀스(순서가 있는 데이터)를 처리하는데 특화된 딥러닝 모델입니다. RNN은 이전 상태의 정보를 다음 상태로 전달함으로써 시퀀스의 정보를 잘 처리합니다.RNN의 기본 구조를 파이썬과 텐서플로우를 이용해 간단하게 구현해보도록 하겠습니다.```pyth.. 2025. 4. 7. 이전 1 다음 반응형