순환 신경망(RNN)은 딥러닝 모델들 중 시퀀스 데이터를 처리하는데 특화된 아키텍처입니다. 시퀀스 데이터란 순서에 의미가 있는 데이터를 말하며, 자연어 문장, 주식 시세, 기상 정보의 시간적 연속성 등을 예로 들 수 있습니다. RNN은 이렇게 연속적인 정보에 숨겨진 패턴을 인식하고 예측할 수 있는 강력한 도구로 널리 활용됩니다. 기본 개념 RNN의 핵심적인 특징은 ‘메모리’를 가진다는 것입니다. 이 메모리는 RNN에게 이전에 계산했던 정보를 저장할 수 있게 해주며, 새로운 입력이 들어올 때마다 이전 상태를 참조하여 출력을 결정하게 합니다. 즉, RNN은 지금까지의 정보를 바탕으로 현재의 결정을 내리는 방식으로 작동합니다…….
* 본 글은 쿠팡 파트너스 활동으로 소정의 수수료를 받을 수 있습니다. 하지만 구매자에게 추가로 부과되는 비용은 일체 없으니 안심하셔도 됩니다. 감사합니다.
