순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs)은 인공 신경망의 한 종류로, 시퀀스 데이터 처리에 특화된 구조를 가지고 있습니다. 시퀀스 데이터란 시간적 순서를 가지는 데이터로, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서의 문장이나 문단, 음성 인식에서의 연속된 음성 신호 등이 여기에 해당합니다. RNN은 이런 데이터의 특성을 반영하여 과거의 정보를 기억하며, 새로운 정보와 결합하여 출력을 생성하는 능력이 있습니다. RNN의 핵심 개념: 순환 구조 일반적인 인공 신경망은 입력과 출력이 단방향이지만, RNN은 순환 구조를 통해 이전 상태의 정보를 다음 상태의 입력으로 사용합니다. 이를 통해 RNN은 시퀀스의 길이에 구애…….
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