[머신러닝/딥러닝]RNN(Recurrent neural networks)

입력이 가변적이고 순차적인 sequential data인 경우 RNN을 사용한다. RNN은 순차적인 데이터가 입력이나 출력으로 사용된다는 특징을 가지고 있다. feed-forward neural network의 일종이며 매개변수 공유를 통해 매개 변수 학습의 비용이 적다는 특징을 가지고 있다. 명칭에서 알 수 있듯이 이전 은닉층의 출력을 다음 은닉층의 입력으로 반복하여 사용한다. 출력층의 출력이 은닉층의 입력으로 공급되는 경우도 있다.(teacher forcing) 은닉층의 출력이 이전 은닉층의 입력으로 되돌아가는 경우도 있다. 대표적인 예로 Encoder-Decoder Architecture, Deep RNN가 있다. RNN은 feed-forward neural network로서 기울기 하강 방식으로 ..
머신러닝/딥러닝 2021. 8. 24. 09:40
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