[7편] RNN 한계 극복: LSTM과 GRU의 구조와 상세 비교 및 최근 연구 동향

목 차

1. RNN의 개선 알고리즘, LSTM과 GRU 등장 배경
2. LSTM과 GRU 구조 및 주요 기술 요소
3. LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 상세 비교
4. LSTM과 GRU의 한계 및 최근 연구 동향
5. 마무리

 

신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)은 순차 데이터(sequence data)를 다루는 데 유용한 도구입니다. 텍스트, 음성, 시계열 데이터와 같은 순차 데이터는 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 금융 예측 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 RNN은 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Gradient Vanishing) 문제로 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)라는 두 가지 주요 개선 알고리즘이 개발되었습니다. 이번 글에서는 LSTM과 GRU의 원리와 구조, 차이점에 대해 자세히 알아보겠습니다.

1. RNN의 개선 알고리즘, LSTM과 GRU 등장 배경

1.1 RNN(순환 신경망)의 문제점 및 한계

RNN은 시퀀스의 각 항목을 순차적으로 처리하여 시퀀스 데이터를 모델링합니다. 기본적인 RNN은 이전 단계의 출력을 현재 단계의 입력으로 사용하여 정보를 전달합니다. 이러한 구조는 시간에 따라 변화하는 데이터를 처리하는 데 효과적입니다. 그러나 긴 시퀀스에서는 RNN이 과거의 중요한 정보를 유지하기 어려워집니다. 이는 역전파 과정에서 기울기 소실 문제가 발생하기 때문입니다. 기울기 소실 문제는 RNN이 멀리 떨어진 과거의 정보를 학습하는 데 어려움을 겪게 만듭니다.

 

기존의 RNN은 단기 기억을 잘 다루지만, 장기 의존성을 다루기 어렵다는 문제가 있었습니다. 특히 긴 시퀀스 데이터에서는 이전의 정보를 제대로 기억하지 못하거나, 그래디언트 소실 문제로 인해 학습이 어렵거나 불안정해질 수 있었습니다.

1.2 RNN 개선, LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)

LSTM과 GRU는 기존의 RNN의 한계를 극복하고자 개발되었습니다. 특히 자연어 처리나 시계열 데이터와 같이 시퀀스 데이터를 다루는 많은 응용 분야에서 장기 의존성을 처리할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. LSTM은 그래디언트 소실 문제를 효과적으로 해결하고, GRU는 더 간단한 구조로 속도와 성능 사이에서 좋은 균형을 제공합니다.

 

2. LSTM과 GRU 기본 구조도 및 핵심 기술 요소

2.1 LSTM(Long Short-Term Memory) 기본 구조도 및 핵심 기술 요소

LSTM은 RNN의 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 1997년 Sepp Hochreiter와 Jürgen Schmidhuber가 처음 제안한 LSTM은 긴 시퀀스에서도 정보를 효과적으로 유지할 수 있도록 고안되었습니다. LSTM 셀은 입력 게이트(Input Gate), 망각 게이트(Forget Gate), 출력 게이트(Output Gate)로 구성됩니다.

LSTM(Long Short-Term Memory)의 셀(Cell) 기본 구조도 및 수식

 

LSTM은 3가지의 Gate를 통해서 데이터들의 입출력을 조절해 필요할 때에만 데이터를 넣고, 과거 정보를 업데이트하고 출력하여 기울지 소실(Gradient Vanishing) 문제를 해결하는 알고리즘이며, 여기서 σ는 시그모이드 함수, tanh는 하이퍼볼릭 탄젠트 함수, ∗는 요소별 곱(element-wise multiplication)을 나타냅니다.

 

▣ 입력 게이트(Input Gate)

입력 정보 중 어떤 부분을 업데이트할지 결정합니다. 현재 입력과 이전의 은닉 상태(hidden state)를 기반으로 입력 게이트의 활성화 값을 계산합니다. 이 게이트는 새로 들어오는 정보가 셀 상태(cell state)에 얼마나 반영될지를 결정합니다.

 

▣ 망각 게이트(Forget Gate)

이전 셀 상태를 얼마나 유지할지 결정합니다. 망각 게이트는 현재 입력과 이전 은닉 상태를 사용하여 활성화 값을 계산합니다. 이 값은 셀 상태의 어느 부분을 버릴지, 어느 부분을 유지할지를 결정합니다.

 

▣ 출력 게이트(Output Gate)

현재 셀 상태에서 출력할 정보를 결정합니다. 출력 게이트는 현재 입력과 이전 은닉 상태를 통해 활성화 값을 계산하며, 셀 상태에 어떤 정보를 출력으로 사용할지를 결정합니다.

 

이 세 가지 게이트는 LSTM이 긴 시퀀스에서도 중요한 정보를 유지하고, 필요 없는 정보를 제거하도록 돕습니다. 이를 통해 LSTM은 장기 의존성을 효과적으로 학습할 수 있습니다.

 

2.2 GRU(Gated Recurrent Unit) 기본 구조 및 주요 기술 요소

GRU (Gated Recurrent Unit)는 LSTM의 간소화된 버전입니다. 2014년 Kyunghyun Cho와 그의 연구팀이 제안한 GRU는 LSTM보다 간단한 구조를 가지고 있으며, 계산 비용이 적습니다. GRU는 두 가지 게이트로 구성됩니다.

GRU(Gated Recurrent Unit)의 셀 기본 구조도 및 수식

 

GRU(Gated Recurrent Unit)는 리셋 게이트 r과 업데이트 게이트 z로, 총 두 가지 게이트로 구성, 리셋 게이트 값을 전부 1로 정해주고 업데이트 게이트를 전부 0으로 정한다면, 기본 RNN 구조가 동일하며, 여기서 σ는 시그모이드 함수, tanh는 하이퍼볼릭 탄젠트 함수, ∗는 요소별 곱(element-wise multiplication)을 나타냅니다.

 

▣ 업데이트 게이트(Update Gate)

새로운 정보를 얼마나 업데이트할지 결정합니다. 현재 입력과 이전 은닉 상태를 기반으로 업데이트 게이트의 활성화 값을 계산합니다. 이 게이트는 새로운 정보와 이전 정보를 어떻게 조합할지를 결정합니다.

▣ 리셋 게이트(Reset Gate)

이전 정보를 얼마나 무시할지 결정합니다. 리셋 게이트는 현재 입력과 이전 은닉 상태를 사용하여 활성화 값을 계산합니다. 이 값은 이전 은닉 상태를 얼마나 무시할지를 결정합니다.

GRU는 LSTM보다 구조가 간단하여 계산 비용이 적습니다. 하지만 성능은 LSTM과 비슷한 수준을 유지합니다. GRU는 셀 상태를 따로 유지하지 않으며, 은닉 상태만을 사용합니다.

 

3. LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 상세 비교

LSTM과 GRU는 RNN의 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 개발된 두 가지 주요 알고리즘입니다. 이들의 주요 차이점과 특징을 요약하면 다음과 같습니다.

 

구분	LSTM(Long Short-Term Memory)	GRU(Gated Recurrent Unit)
출시 연도	1997년	2014년
게이트 수	3개(입력/망각/출력)	2개(업데이트/리셋)
복잡성	상대적 복잡함	상대적 단순함
계산 비용	고가	저가
셀 상태	셀 상태와 은릭 상태를 분리	셀 상태와 은닉 상태가 통합
기억 용량	장기적인 정보 유지에 더 강함	상대적으로 간단한 구조로 인해 짧은 시퀀스에 효율적
학습 속도	상대적으로 느림	상대적 빠름
성능	일반적으로 긴 시퀀스 데이터에서 더 우수함	짧은 시퀀스 데이터에서 효과적
기울기 소실 문제	기울기 소실 문제 해결에 효과적	기울기 소실 문제 해결에 효과적
사용 사례	- 자연어 처리 - 언어 모델링 - 번역 및 음성 인식	- 실시간 처리 - 모바일 애플리케이션

LSTM은 긴(Long) 시퀀스(Sequence) 데이터 처리에 적합하고 GRU는 짧은(Short) 시퀀스(Sequence) 데이터 처리에 적합하며, 각 알고리즘의 특징과 장단점을 비교하여 사용 목적에 맞는 적절한 알고리즘을 선택할 수 있습니다.

 

4. LSTM과 GRU의 한계 및 최근 연구 동향

4.1 LSTM과 GRU의 한계

LSTM과 GRU는 RNN의 기울기 소실 문제를 완화시켜 주목받았지만, 여전히 몇 가지 한계를 가지고 있습니다. LSTM은 복잡한 구조로 인해 계산 비용과 메모리 소모가 크며, 매우 긴 시퀀스에서는 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

또한, 복잡한 구조 때문에 과적합 문제가 발생하기 쉽습니다. GRU는 LSTM보다 단순한 구조로 계산 효율성이 높지만, 일부 복잡한 시퀀스 문제에서는 유연성이 부족할 수 있고, 긴 시퀀스 처리에서 LSTM만큼의 성능을 보장하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 LSTM과 GRU 모두 특정 응용 분야에서 성능 제한이 있을 수 있습니다.

 

4.2 LSTM과 GRU의 한계 극복 연구 동향

1. Transformer 모델

Self-Attention Mechanism: - Transformer 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 시퀀스 내 모든 위치 간의 의존성을 모델링합니다. 이를 통해 장기 의존성 문제를 효과적으로 해결합니다.

병렬 처리(Parallel Processing): - RNN 기반 모델들과 달리 Transformer는 시퀀스 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 훈련 속도가 빠르고, 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

BERT(Bidirection Encoder Representations from Transformers), GPT(Generative Pre-trained Transformer): - BERT, GPT와 같은 모델들은 자연어 처리에서 뛰어난 성능을 보이며, 다양한 응용 분야에서 사용되고 있습니다.

2. Attention 메커니즘

성능 향상(Performance Improvement): - Attention 메커니즘은 특정 시간 단계에서 중요한 정보를 선택적으로 집중하게 하여 성능을 향상시킵니다.

Hybrid 모델: - LSTM이나 GRU에 attention 메커니즘을 추가하여 더 복잡한 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리하는 하이브리드 모델들이 등장하고 있습니다.

3. Efficient Transformer

경량화(Lightweight): - 최근에는 모델의 크기와 계산 복잡도를 줄이기 위해 다양한 경량화 기법들이 개발되고 있습니다. 이러한 모델들은 모바일 및 임베디드 시스템에서도 효과적으로 동작할 수 있습니다.

4. RNN의 변형 모델

Dilated RNNs: - Dilated RNNs는 dilated convolution에서 영감을 받아, 더 큰 수용 영역을 가진 상태 업데이트를 통해 장기 의존성을 더 잘 모델링할 수 있습니다.

Neural ODEs: - Neural Ordinary Differential Equations는 연속적인 시간 모델링을 통해, 시퀀스 데이터의 동적인 변화를 더 정교하게 캡처할 수 있습니다.

5. 강화 학습과의 결합

강화 학습(Reinforcement Learning): 강화 학습과 RNN 구조를 결합하여, 순차적 의사결정 문제에서 더 나은 성능을 내는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

 

LSTM과 GRU는 여전히 많은 응용 분야에서 사용되고 있지만, 그 한계를 극복하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있습니다. Transformer 모델과 같은 새로운 접근 방식은 LSTM과 GRU의 한계를 넘어서는 성능을 보이며, 앞으로도 시퀀스 데이터 처리의 중심에 서게 될 것입니다. Attention 메커니즘, 경량화 모델, RNN의 변형 모델 등의 발전은 LSTM과 GRU를 보완하고, 더 나은 성능과 효율성을 제공하고 있습니다.

 

5. 마무리

LSTM과 GRU는 RNN의 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 개발된 강력한 도구로, 순차 데이터 처리 분야에서 중요한 역할을 합니다. LSTM은 세 가지 게이트를 통해 긴 시퀀스에서도 장기적인 정보를 효과적으로 유지하며, 자연어 처리, 언어 모델링, 음성 인식 등 다양한 응용 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 반면, GRU는 더 단순한 두 가지 게이트 구조로 계산 효율성이 높고, 실시간 처리나 모바일 애플리케이션과 같은 제한된 자원 환경에서도 효과적으로 사용할 수 있습니다.

그러나 두 알고리즘 모두 복잡한 구조와 메모리 소모, 특정 작업에서의 유연성 부족 등 몇 가지 한계를 가지고 있습니다. 최근에는 Transformer 모델과 같은 새로운 접근 방식이 등장하여, LSTM과 GRU의 한계를 극복하고 더 뛰어난 성능을 제공하고 있습니다. Attention 메커니즘, 경량화 모델, RNN의 변형 모델 등의 발전은 시퀀스 데이터 처리의 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.

 

앞으로도 이러한 알고리즘과 기술들이 발전함에 따라, 더 다양한 응용 분야에서 혁신적인 성과를 기대할 수 있을 것입니다. LSTM과 GRU를 이해하고 적절히 활용하는 것은 여전히 중요한 기술이며, 최신 동향과 연구 결과를 지속적으로 반영하는 것이 성공적인 데이터 처리와 분석의 열쇠가 될 것입니다.

 

다음 포스팅 [8] 편에서는 생성적 적대 신경망인 GAN 관해서 더 자세히 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.