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순차 데이터를 어떻게 순환 신경망을 통해 처리하는지 알아보자. 기억 시스템 만약 시리 같은 개인 비서의 경우 올바른 대답을 하려면 입력을 받을 때마다 그 내용을 기억해야 한다. 반대로 이전 입력을 기억하지 않는 시스템은 무기억 시스템이라 한다. 얕은 신경망(Shallow Neural Network)이 무기억 시스템의 예시 n번째 Time-Step에 대한 결과가 이전 입력에 영향 받지 않는다. 기본적인 순환 신경망 (Vanilla Recurrent Network) Vanilla RNN의 구조는 shallow NN 구조에 '순환(recurrent)'이 추가된 것이다. 순환: n-1번째 time step이 n번째 time step으로 다시 돌아오는 것 기억 시스템이므로 RNN의 출력은 이전의 모든 입력에 영향..

순환 신경망은 입력이나 출력을 순차 데이터로 뽑기 위한 신경망이다. 따라서 순차 데이터(Sequential Data)에 대한 이해가 필요하다. 순차데이터란? 순서가 달라질 경우 의미가 손상되는 데이터, 즉 순서가 의미있는 데이터 시간적 의미가 있는 경우 temporal sequence 일정한 시간차라면 time series ex) DNA 염기 서열(sequential data), 기온 변화(temporal sequence), 샘플링된 소리 신호(time series) ※ Resampling (보간 + 샘플링) Temporal Sequence 신호를 Time Series로 변환하기 위해 신호를 보간(interpolation)하고 이를 균일 시간 간격으로 sampling 한다. 순차 데이터와 심층 신경망 순..