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recurrent neural network (1)
[딥러닝] RNN(Recurrent Neural Network)에 대한 이해

RNN(Recurrent Neural Network) 순차적으로 들어오는 Sequential 데이에 적합하며, 매 시점의 데이터를 누적한 정보를 이용해 모델링하게 됩니다. 먼저, RNN을 사용할 수 있는 데이터 예시를 살펴보겠습니다. 아래 표를 보면 어제 주가, 어제 KOSPI, 뉴스 언급량을 사용해 오늘의 주가를 예측하고자 합니다. 이 때 RNN을 사용할 수 있습니다. ⬛ RNN의 구조 현 시점 t의 정보(hidden)는 현 시점 t의 input(Wxh xt)과 이전 시점 t-1의 정보(hidden state, ht-1)을 결합한 것으로, 다음 단계의 hidden(ht)으로 넘겨주고 현재 단계의 아웃풋(yt)을 생성하게 됩니다. 임의 길이의 연속적인(sequential) 입력 데이터를 처리할 수 있고 ..

Data Science&AI 2023. 2. 13. 16:45
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