순환신경망1 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 딥러닝의 한 종류로, 순차적인 데이터를 처리하고 이전 단계의 정보를 현재 단계에 활용할 수 있는 신경망 구조입니다. RNN은 주로 자연어 처리(NLP) 및 시계열 데이터 분석과 같이 시간적 또는 순차적인 패턴을 가진 데이터를 다루는 데 사용됩니다. 구성 요소 RNN은 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다: 입력 (Input): RNN은 각 시간 단계(time step)에서 입력 데이터를 받습니다. 시간 단계는 순차 데이터의 각 요소 또는 프레임을 나타냅니다. 예를 들어, 문장을 처리하는 경우 각 단어 또는 문자가 각 시간 단계에 해당할 수 있습니다. 숨겨진 상태 (Hidden State): RNN은 각 시간 단계에서 숨겨진 상.. 2023. 9. 13. 이전 1 다음