순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs)은 시퀀셜 데이터를 처리하는데 강력한 도구입니다. 전통적인 인공신경망과 달리, RNN은 시간의 흐름에 따른 데이터의 내재적 패턴을 인식하고 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 분석 등 여러 분야에서 그 유용성을 발휘합니다. 순환 신경망의 기본 구조와 원리 순환 신경망의 핵심적인 특징은 내부 순환(loop) 이라고 할 수 있는데, 이는 네트워크가 이전에 계산한 정보를 일정한 형태로 유지하고 이를 다음 단계의 계산에 활용할 수 있게 합니다. 이러한 특징 덕분에 RNN은 정보를 일종의 ‘기억’으로 유지할 수 있으며, 이것이 시퀀스 데이터의 연속…….
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