RNN Applications & Limitations(RNN 응용 사례 및 한계)

지금까지 RNN의 기본인 작동원리와 아키텍처, 학습 방법, 적용 분야 등을 살펴보았습니다. 이 세션의 마지막 부분에서는 소프트웨어 랩에서 RNN을 실제로 활용하는 구체적인 예시를 살펴보겠습니다.

뮤직 제너레이션

먼저 RNN을 사용하여 멜로디를 생성하는 뮤직 제너레이션 과제를 다룬다면, RNN은 시퀀스 데이터에서 다음 요소를 예측하는데 효과적이며, 이를 활용하여 완전히 새로운 멜로디를 만들 수 있다.

 

실제 사례: 슈베르트의 미완성 교향곡 3번

몇년 전 연구팀 RNN 모델을 클래식 음악 데이터로 학습시켰다. 유명 슈베르트는 두 악장으로 구성된 미완성 교향곡을 남겼다. 불행히도 그는 교향곡을 완성하지 못한 채 세상을 떠났다. 연구팀은 학습된 RNN모델을 사용하여 기존의 두 악장 정보를 바탕으로 미완성된 제3악장을 생성하려고 시도했다. 그렇게 해서 클래식 음악의 미완성을 완성하는 사례가 있었다.

인공지능 음악 제작 기술은 엄청나게 발전했으며, 앞으로도 더 많은 사례가 생길 것 이다.

 

하지만 RNN은 강력한 모델이지만 몇 가지 한계를 가지고 있습니다. 다음 부분에서는 한계 사항과 이를 극복하기 위해 개발된 새로운 기술 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 소개합니다.

Limitattions of Recurrent Models

RNN의 한계

인코딩 병목(Encoding Bottleneck): RNN은 시퀀스 데이터를 단계별로 처리하기 때문에 긴 시퀸스를 입력으로 받을 때 모든 정보를 단일 출력으로 변환하는 과정에서 중요한 정보가 손실될 수 있다.

처리 속도 저하: RNN은 순차적으로 데이터를 처리하기 때문에 병렬 처리가 어려워 계산 속도가 느려질 수 있다.

장기 의존성 문제(Long-Term Dependency Problem): RNN은 과거의 정보를 유지하는 능력이 제한적이라서 긴 시퀸스 데이터에서 앞부분의 정보를 기억하고 활용하기가 어려울 수 있다.

 

RNN은 시퀸스 데이터를 다루는 데 강력한 모델이지만 위의 몇 가지 중요한 한계가 있어 이를 극복하기 위해 개발된 LSTM네트워크는 RNN의 한계를 완화한다.

 

 

스퀸스 모델링의 한계 극복: 순차 처리 이탈

텍스트 내용은 이러한 RNN의 한계를 극복하기 위해 순차 처리 방식을 벗어나는 새로운 모델 개발 가능성을 제시하고 있다. 핵심은 순환(recurrence) 개념 없이도 시퀀스 데이터를 처리할 수 있는 방법을 찾는 것이다.

 

장점

- 인코딩 병목 완화: 정보 손실을 최소화하여 더 정확한 모델 학습 가능

- 처리 속도 향상: 병렬 처리를 통해 계산 속도 개선

- 장기 의존성 해결: 과거 정보를 더 효과적으로 활용하여 장기적인 의존성을 학습 가능

 

문제 해결의 다음 방법으로는 모든 타임 스텝을 하나의 벡터로 압출하는 방법을 제안한다. 이는 순차적인 정보를 모두 없애버리고 순서 상관없이 모든 데이터를 입력하는 방식이다. 이 방법은 순환 처리를 없애 장점이 있지만, 다음과 같은 문제점이 있다. 

 

확장 불가능(Not Scalable): 데이터 양이 많아지면 연결망이 복잡해진다.

순서 정보 손실(Loss of Order Information): 순차적인 정보가 완전히 사라진다.

장기 의존성 해결 실패(Fail to Address Long-Term Dependency): 장기적인 의존성을 학습할 수 없다.

 

위와 같은 문제점을 지적하고, 더 나은 방법을 제안한다면, 핵심 개념인 주의 메커니즘이다. 주의 메커니즘은 시퀸스 데이터에서 중요한 부분만을 추출하여 정보 손실을 최소화하고 장기적인 의존성을 학습하는 데 도움이 될 수 있다. 하지만 텍스트에서는 구체적인 주의 메커니즘의 작동 방식에 대해서는 언급하지 않는다.