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머신러닝: GRU(Gated Recurrent Unit)란?

GRU(Gated Recurrent Unit)는 RNN(Recurrent Neural Network)의 한 종류로, 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었다. LSTM과 유사한 구조를 가지면서도 더 단순하여 계산 효율성이 높다. 이 글에서는 GRU의 기본 개념, 구조, 동작 방식, 그리고 간단한 예제를 통해 GRU를 자세히 알아본다.🤔 GRU란 무엇인가?GRU(Gated Recurrent Unit)는 2014년에 Cho 등이 제안한 순환 신경망 구조이다. RNN의 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 LSTM과 함께 등장했으며, LSTM보다 간결한 구조를 가지고 있어 학습이 빠르다는 장점이 있다. GRU는 업데이트 게이트(Update Gate)와 리셋 게이트(Reset Gate)라는 두 개의 게이트를 ..
머신러닝 2025. 4. 14. 22:51
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