LSTM1 LSTM(Long Short-Term Memory) LSTM은 "Long Short-Term Memory"의 약어로, 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 아키텍처의 한 종류입니다. LSTM은 시퀀스 데이터를 처리하고 장기적인 의존성을 학습하는 데 사용되며, 주로 자연어 처리 및 시계열 예측과 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다. LSTM은 RNN의 한계를 극복하기 위해 개발되었는데, RNN은 긴 시퀀스 데이터에 대한 학습에서 그래디언트 소실 혹은 폭발 문제를 가지고 있습니다. 이로 인해 RNN은 긴 시퀀스에 대한 정보를 적절히 유지하지 못하는 경향이 있습니다. LSTM은 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 주요 구성 요소를 도입했습니다. 주요 구성요소 Cell State (셀 상태): LSTM은 고정된 길이의 메모리 .. 2023. 9. 18. 이전 1 다음