Recurrent Neural Networks

순환 신경망의 한 종류로, 장기 의존성 문제를 해결해 주는 구조예요. 입력 데이터를 처리할 때 게이트를 통해 정보 흐름을 조절해 유용한 정보를 선택해요. 이를 통해 학습 성능이 향상되며, 다양한 시퀀스 데이터에 효과적으로 사용돼요.

계층적 구조를 가진 RNN은 데이터를 여러 수준에서 처리해요. 이 구조는 문장, 단락 등 서로 다른 시간 단계의 정보를 모으고 의미를 추출하는 데 유리해요. 따라서 복잡한 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리할 수 있어요.

기억과 학습을 통해 시퀀스 데이터를 처리하는 네트워크에요. 긴 시퀀스에서도 정보를 잃지 않도록 설계되어 있어요. 자연어 처리 및 시간 순서 데이터 분석에 유용해요.