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==개요==
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;recurrent neural network (RNN)
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;순환 신경망, 순환 인공신경망
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* 인공 신경망의 한 종류
* 인공 신경망의 한 종류
* 출력된 정보가 입력으로 재사용될 수 있는 신경망
* 출력된 정보가 입력으로 재사용될 수 있는 신경망
* 유닛간의 연결이 순환적 구조를 갖는 특징이 있음
* 유닛간의 연결이 순환적 구조를 갖는 특징이 있다.
* 시변적 동적 특징을 모델링할 수 있도록 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 해줌
* 연속된 입력 패턴들의 시간적인 순서를 고려할 수 있다.
:내부의 메모리를 이용해시퀀스 형태의 입력을 처리함
* 시변적 동적 특징을 모델링할 수 있도록 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 해준다.
* 필기체 인식이나 음성 인식과 같이 시변적 특징을 가지는 데이터를 처리할 수 있음
:내부의 메모리를 이용해 시퀀스 형태의 입력을 처리한다.
* 필기체 인식이나 음성 인식과 같이 시변적 특징을 가지는 데이터를 처리할 수 있다.
* 순차적 정보를 하나의 고정된 은닉 뉴런에 인코딩한다.
: ([[바닐라 RNN]]) 메모리 능력의 부족에 따른 망각 문제가 있다.


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==같이 보기==
==같이 보기==
* [[바닐라 RNN]]
* [[합성곱 신경망 CNN]]
* [[합성곱 신경망 CNN]]
* [[인공신경망]]
* [[인공신경망]]
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==참고==
==참고==
* https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network
* https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network
* https://magenta.tensorflow.org/2016/06/10/recurrent-neural-network-generation-tutorial


[[분류: 인공신경망]]
[[분류: 신경망 아키텍처]]

2024년 1월 24일 (수) 14:58 기준 최신판

1 개요[ | ]

recurrent neural network (RNN)
순환 신경망, 순환 인공신경망
  • 인공 신경망의 한 종류
  • 출력된 정보가 입력으로 재사용될 수 있는 신경망
  • 유닛간의 연결이 순환적 구조를 갖는 특징이 있다.
  • 연속된 입력 패턴들의 시간적인 순서를 고려할 수 있다.
  • 시변적 동적 특징을 모델링할 수 있도록 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 해준다.
내부의 메모리를 이용해 시퀀스 형태의 입력을 처리한다.
  • 필기체 인식이나 음성 인식과 같이 시변적 특징을 가지는 데이터를 처리할 수 있다.
  • 순차적 정보를 하나의 고정된 은닉 뉴런에 인코딩한다.
(바닐라 RNN) 메모리 능력의 부족에 따른 망각 문제가 있다.

RNN-unrolled.png

Recurrent neural network unfold.svg

Elman srnn.png

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

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