기술 가이드
순환 신경망(RNN)과 자연어 처리: 원리부터 활용까지
📌 RNN이란 무엇인가?순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터 또는 순차적인 데이터 처리를 위해 고안된 딥러닝 모델입니다. 전통적인 인공신경망은 입력 데이터를 독립적으로 처리하지만, RNN은 이전 상태의 정보를 현재 입력에 반영할 수 있는 메모리 구조를 갖고 있어 자연어 처리(NLP)와 같은 연속적인 데이터 처리에 탁월한 성능을 보입니다.자연어는 시간적 순서를 갖는 데이터입니다. 문장에서 단어의 순서가 의미를 바꾸기 때문에, RNN은 이러한 맥락을 학습하는 데 매우 유용합니다.🧠 RNN의 기본 구조와 작동 원리1. 시퀀스 데이터를 처리하는 방식RNN은 입력 시퀀스를 하나씩 처리하면서, 각 단계의 정보를 **숨겨진 상태(hidden state)**에 저장하고..
