RNN의 개념과 사례

leeda06·2023년 6월 3일
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순차 데이터와 RNN

순차 데이터

  • 언어, 주가 변동, 지진파, DNA 염기 서열과 같은 순서를 가진 데이터
  • 시간과 순서의 의미가 중요한 데이터

RNN (Recurrent Neural Network)

  • 순환하여 반복해서 되돌아간다는 의미를 내포
  • 은닉층의 노드에서 나온 값이 출력층과 은닉층 노드의 다음 계산을 위한 입력으로 보내진다는 점이 중요함

은닉층과 셀

  • 은닉층: 입력과 출력 사이에 숨어있는 여러 층
  • 셀: 다음 정보를 위해 이전의 값을 기억하려고 하는 일종의 메모리 역할을 수행함. 메모리 셀, 또는 RNN 셀이라고 함

RNN과 CNN의 차이

  • CNN은 복잡한 데이터(이미지, 음성 등)를 효과적으로 처리하기 위한 방법
  • RNN은 순차 데이터의 과거 정보를 다음 정보에 반영하기 위한 순차 모델

RNN의 기본 구조와 시간 정보 반영

  • RNN의 기본 구조: x => h => y
  • 입력값은 x, 은닉층은 h, 출력값은 y
  • 순차 데이터 처리를 위해 시간 정보를 반영하여 입력값을 처리함

RNN의 모델 종류

  1. 일 대 일 모델: 하나의 이미지 입력에 대해 사진의 제목을 출력함
  2. 일 대 다 모델: 입력 문서가 긍정적인지, 부정적인지를 판별하는 감성 분류 등에 해당함
  3. 다 대 다 모델: 입력된 문장에 대한 대답 문장을 출력하는 챗봇이나 번역기 등에 속함

LSTM (Long Short-Term Memory)

  • RNN의 단점인 시퀀스 데이터의 길이가 길어질수록 초기 정보를 반영하기 어려운 문제를 해결하기 위해 사용되는 기술
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