AI/Hands-on ML
[핸즈온 머신러닝] 15장(1) - RNN과 CNN을 사용해 시퀀스 처리하기
15. 순환 신경망 RNN - 시계열 데이터를 분석해서 주식 가격 등을 예측하고, 자율 주행 시스템에서는 차의 이동 경로를 예측하여 사고를 피하도록 도움 - 일반적으로 이 신경망은 고정 길이 입력이 아닌 임의 길이를 가진 시퀀스를 다룰 수 있다. 문장, 문서, 오디오 샘플을 입력으로 받을 수 있고, 자연어 처리(NLP)에 매우 유용 15. 1 순환 뉴런과 순환 층 지금까지는 활성화 신호가 입력층에서 출력층 한 방향으로 흐르는 피드포워드 신경망 위주였지만, 순환 신경망은 뒤쪽으로 순환하는 연결도 있다는 차이점이 있음 - 입력을 받아 출력을 만들고, 자신에게도 출력을 보내는 뉴런 하나로 구성된 가장 간단한 RNN 구조 - 각 타임스텝 t(또는 프레임) 마다 이 순환 뉴런은 물론 x(t)와 이전 타임 스텝의 ..
