728x90 Long-Term Denpendencies1 Recurrent Neural Networks(RNNs) Recurrent Neural Networks(RNNs) 위의 이미지는 RNN의 내부 구조를 보여준다. 입력(x_t), 이전 상태(h_(t-1)), 갱신된 상태(h_t), 출력(y_t) 간의 관계를 나타낸다. 화살표는 정보 흐름을 나타낸다. 순환 신경망(RNN)의 핵심 개념은 내부 상태(h)를 유지 관리하고 시퀸스를 처리하면서 각 시간 단계에서 업데이트한다. 이 업데이트는 재귀 관계를 통해 계산되며, 이 관계는 이전 시간 단계의 정보(h_(t-1))와 현재 입력(x_t)을 모두 고려한다. 이 함수(f_W)는 가중치(W) 집합에 의해 정의되며, RNN이 시계열 데이터를 처리하는 동안 시간 단계마다 동일한 가중치 집합을 사용한다. 텍스트와 이미지 모두 RNN이 내부 상태를 사용하여 시퀸스 데이터를 처리한다는.. 2024. 2. 29. 이전 1 다음 728x90
