RNN

1. 개요

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일반

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  순환 신경망 - 순환 신경망(RNN)은 시계열 데이터나 순차 데이터 처리에 특화된 인공 신경망으로, 내부 상태를 유지하며 이전 시점의 정보를 반영하여 시퀀스 데이터의 시간적 의존성을 모델링하고, LSTM, GRU 등의 발전과 함께 음성 인식, 기계 번역 등 다양한 분야에서 활용되지만 기울기 소실 문제 해결을 위한 연구가 진행 중이다.
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  재귀 신경망 - 재귀 신경망은 트리 구조를 처리하기 위해 하위 노드의 표현을 결합하여 상위 노드의 표현을 생성하는 구성적 신경망 접근 방식이며, 순환 신경망이 선형 체인 구조를 갖는 특별한 경우인 반면 임의의 계층적 구조에서 작동한다.