gru 구조 특징 썸네일형 리스트형 LSTM과 GRU: 시계열 데이터 처리의 핵심 비교 📌 시계열 데이터와 순환 신경망(RNN)의 한계현대 인공지능 기술에서 시계열 데이터 분석은 매우 중요한 분야입니다. 주식 시장 예측, 날씨 예보, 사용자 행동 분석, 자연어 처리(NLP) 등은 모두 시간 순서에 따라 데이터가 흐르는 형태, 즉 시계열 데이터를 기반으로 합니다.초기의 딥러닝 모델인 **순환 신경망(RNN)**은 시계열 데이터를 처리하기 위한 모델로 개발되었습니다. 그러나 **장기 의존성 문제(Long-term dependency)**로 인해 긴 시퀀스를 처리할 때 과거 정보가 소실되며, 학습 성능이 떨어진다는 단점이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 나온 두 가지 모델이 바로 **LSTM(Long Short-Term Memory)**과 **GRU(Gated Recurrent Uni.. 더보기 이전 1 다음
