self-attention 메커니즘1 [IT-인공지능] RNN 한계 극복: LSTM과 GRU의 구조와 상세 비교 및 최근 연구 동향 목 차RNN의 개선 알고리즘, LSTM과 GRU 등장 배경LSTM과 GRU 구조 및 주요 기술 요소LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 상세 비교LSTM과 GRU의 한계 및 최근 연구 동향마무리 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 Me.. 2024. 6. 30. 이전 1 다음
