순환 신경망(RNN)은 시퀀스 데이터를 처리하기 위한 강력한 인공 신경망의 한 종류로, 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. RNN의 핵심적인 특징은 메모리를 가지고 있다는 것으로, 이를 통해 이전에 처리한 정보를 기억하고 새로 들어오는 입력과 함께 고려할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, RNN은 장기 의존성 문제(long-term dependencies problem)를 가지고 있어, 시계열 데이터에서 발생하는 정보의 손실을 방지하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)라는 두 가지 향상된 모델이 개발되었습니다. LSTM(Long Short-Term Memory) LSTM은 기존의 순환 신경망에 세 가지…….
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