순환 신경망 응용1 RNN을 활용한 자연어 처리: 기초부터 심화까지 RNN의 기본 개념순환 신경망은 시퀀스 데이터, 즉 시간에 따라 변화하는 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. RNN은 입력 데이터의 순서와 시간적 관계를 고려하여 정보를 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이는 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 RNN이 널리 사용되는 이유입니다.RNN의 구조RNN은 기본적으로 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다.입력층: 입력층은 시퀀스 데이터의 각 요소를 받아들이는 역할을 합니다. 예를 들어, 자연어 처리에서는 각 단어를 입력으로 사용합니다.순환층(Recurrent Layer): 순환층은 RNN의 핵심 구성 요소로, 이전의 상태를 기억하고 현재의 입력과 결합하여 새로운 상태를 생성합니다. 이 과정에서 RNN은 시간적 정보를 유지하.. 2024. 12. 4. 이전 1 다음