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순환 신경망(RNN) 구조

순환 신경망(RNN)은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화된 인공 신경망입니다. 이 글에서는 RNN의 기본 구조, 동작 원리, 그리고 간단한 예제를 통해 RNN을 이해하는 데 도움을 드립니다. RNN의 다양한 변형과 활용 분야에 대한 기본적인 내용을 다룹니다.🤖 RNN의 기본 구조RNN은 recurrent edge를 갖는다는 특징을 가지고 있습니다. 즉, 네트워크의 출력이 다시 입력으로 연결되어 순환 구조를 형성합니다. 이 순환 구조 덕분에 RNN은 이전 시점의 정보를 기억하고 활용할 수 있습니다. RNN의 기본적인 구조는 다음과 같습니다.입력층(Input Layer): 시퀀스 데이터의 각 요소를 입력받습니다.은닉층(Hidden Layer): 이전 시점의 은닉 상태와 현재 시점의 입력을 받아 현재 시점의..
머신러닝 2025. 4. 14. 22:48
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