[딥러닝] RNN, LSTM 설명

[RNN]

RNN은 Recurrent Neural Network 순환신경망의 약자입니다.

RNN은 시퀀스 형태의 데이터, 문자이나 시계열 데이터와 같은 연속적인 데이터를 처리하는 데 주로 사용되는 신경망의 한 종류입니다.

 

RNN은 입력데이터의 이전 상태에 대한 정보를 기억하고 활용하는 반복 구조를 가지고 있습니다. 

이전 상태의 정보를 현재 상태로 전달하여 순차적인 데이터의 흐름을 이해하고 처리할 수 있게 됩니다. 이를 통해 RNN은 시퀀스 데이터의 문맥을 파악하고, 다음에 올 데이터를 예측하거나 분류하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

 

RNN은 주로 자연어 처리, 기계 번역, 문장 생성, 감정 분석 등의 작업에 사용됩니다.

RNN은 각 시점마다의 상태를 가지고 있기 때문에 시계열 데이터의 패턴을 학습하고 시퀀스 길이에 상관없이 유연하게 처리할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만, RNN은 장기 의존성(Long-Term Dependency) 문제와 그래디언트 소실(Vanishing Gradient) 문제가 있어, 더 긴 시퀀스를 처리하기 어려울 수 있습니다.

 

 

[LSTM]

LSTM은 Long Short -Term Memory(장기 단기 기억)의 약자로, RNN의 변형인 LSTM은 장기 의존성 문제와 그래디언트 소실 문제를 해결하기 위해 제안된 신경망 구조입니다.

 

LSTM은 RNN의 기본 구조에 게이트Gate 메커니즘을 도입하여 장기 의존성을 학습하는 능력을 강화합니다. 이러한 게이트 메커니즘은 입력 게이트, 삭제 게이트, 출력 게이트로 구성되어 있으며, 각각 입력 데이터에 대한 중요성을 결정하고, 기존 상태의 정보를 얼마나 유지할 것인지를 결정하며, 출력에 어떤 정보를 반영할 것인지를 제어합니다.

 

LSTM은 기존의 RNN에 비해 더 긴 시퀀스를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그래서 자연어 처리와 같은 장기적인 의미와 문맥을 가진 데이터에서 주로 사용됩니다. LSTM은 문장 생성, 기계 번역, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에 효과적으로 활용됩니다.