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DL/RNN3

[DL][RNN] LSTM(Long Short - Term Memory) 구조 및 PyTorch 구현 LSTM(Long Short - Term Memory) 이란LSTM은 RNN 기법 중 하나로 Cell, Input Gate, Output Gate, Forget Gate를 이용해 기존 RNN의 문제인 기울기 소멸 문제(Vanishing Gradient)를 방지하도록 개발된 모델이다 RNN은 이전 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용하는 순환 구조로, Sequence 데이터에서 패턴을 학습하는 데 적합하다      하지만, RNN은 긴 시퀀스에서 초기 정보가 뒤로 갈수록 희미해지는 '장기 의존성 문제(Long-term dependency problem)'가 발생할 수 있다. 이는 RNN의 Gradient가 시간 경과에 따라 급격히 커지거나 작아지는 '기울기 소멸(vanishing gradient)'이나.. 2024. 8. 27.
[DL][RNN] RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망) 구조 앞선 글에서 RNN에 대해 간략하게 알아보았습니다  [DL][RNN] RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망) IntroduceRNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망) 이란?RNN이란 시간적으로 연속성이 있는 데이터를 처리하기 위해 고안된 인공신경망이다'Recurrent'는 이전 은닉층이 현재 은닉층의 입력이 되면서 '반복되는self-objectification.tistory.com 이번 글에서는 RNN Cell과 RNN Layer의 구조 및 수식에 대해 깊게 공부해보고 PyTorch를 통해 구현해보도록 하겠습니다RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망) 구조RNN은 은닉층 노드들이 연결되어 이전 단계 정보를 은닉층 노드에 저.. 2024. 8. 26.
[DL][RNN] RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망) Introduce RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망) 이란?RNN이란 시간적으로 연속성이 있는 데이터를 처리하기 위해 고안된 인공신경망이다'Recurrent'는 이전 은닉층이 현재 은닉층의 입력이 되면서 '반복되는 순환 구로'를 갖는다는 의미이다RNN이 기존 네트워크와 다른 점은 기억(Memory)를 갖는다는 점이다여기서 기억이란 현재까지의 Input Data를 요약한 정보라고 생각하면 된다. 즉, 최종적으로 남겨진 기억은 모든 입력 전체를 요약한 정보라고 할 수 있다. 첫 번째 입력($x_1$)이 들어오면 첫 번째 기억($h_1$)이 만들어지고, 두 번째 입력($x_2$)이 들어오면 기존 기억($h_1$)과 새로운 입력을 참고하여 새 기억($h_2$)을 만든다     즉, 외부 입력과 자.. 2024. 8. 25.
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