순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Networks)은 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing) 분야에서 혁신을 이끌어온 핵심 기술 중 하나입니다. RNN은 시퀀스 데이터를 처리하도록 설계된 신경망의 한 종류로, 문장이나 음성과 같은 연속된 정보를 입력으로 받아 각 시점에 따라 출력을 생성합니다. RNN의 가장 큰 특징은 ‘기억’을 가지고 있다는 것입니다. 즉, 이전에 처리한 정보를 기반으로 현재 처리하고 있는 정보에 영향을 미칠 수 있습니다. RNN의 기본 구조 RNN은 각 뉴런이 시간축을 따라 이전의 출력을 현재의 입력으로 사용하는 순환 연결 구조를 갖고 있습니다. 이를 통해 RNN은 시퀀스의 길이에 상관없이 입력을 처리할 수…….
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