순환 신경망(RNN) 이해

순환 신경망(RNN)은 순차적 데이터를 처리하도록 설계된 신경망 유형입니다. 이전 시간 단계의 정보가 현재 단계에 영향을 미칠 수 있도록 하는 피드백 루프가 있으며 이는 데이터의 시간적 관계를 모델링하는 데 유용합니다. RNN에서 숨겨진 상태(네트워크의 내부 표현)는 시간 단계에 걸쳐 지속될 수 있습니다. , 이전 단계의 정보를 사용하여 현재 단계를 알릴 수 있습니다. 이로 인해 RNN은 네트워크가 여러 단어에 대한 문장의 맥락을 추적해야 하는 언어 모델링과 같은 작업에 매우 적합합니다. RNN은 순차 데이터를 처리하고 이전 데이터의 정보를 허용하는 피드백 루프를 갖도록 설계되었습니다. 현재 단계에 영향을 미치는 시간 단계입니다.