728x90 Transformers6 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 제너레이션먼저 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 3번몇년 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 .. 2024. 6. 17. Backpropagation Through Time(BPTT): 역전파 알고리즘 Recall: Backpropagation in Feed Forward Models 역전파 알고리즘을 사용하여 RNN을 학습하는 방법을 설명하고, 텍스트 분류 문제에서의 예시를 설명하겠습니다. RNN학습 과정(복습... :) ) 1. 데이터 준비: 시퀀스 데이터를 입력 데이터와 출력 데이터로 준비한다. 2. 모델 정의: RNN모델의 구조와 가중치를 정의한다. 3. 순전파: 입력 데이터는 단어 벡터로 변환되고 RNN을 통과한다. RNN은 각 단어를 처리하면서 숨겨진 상태를 업데이트한다. 예) "나는 피자를 좋아한다." 4. 출력 계층: 텍스트 분류 문제의 경우 출력 계층은 입력 문장이 특정 클래스에 속할 확률을 계산한다. 예) "음식" 카테고리에 속할 확률 5. 오류 계산: 네트워크의 예측값과 실제 값 간.. 2024. 3. 25. A Sequence Modeling Problem: Predict the Next Word (시퀀스 모델링 문제: 다음 단어 예측하기) A Sequence Modeling Problem: Predict the Next Word 이번에는 RNN을 사용하여 다음 단어를 예측하는 시퀀스 모델링 문제를 다룰 것이다. 시퀀스 모델링 문제는 주어진 단어 시퀀스의 다음 단어를 예측하는 것이다. 예를 들어, 다음 문장의 마지막 단어를 예측하는 문제를 생각해 보겠습니다. "이번 아침에 저는 고양이를 산책에 데리고 나갔습니다." "This morning I took my cat for a walk" 이 문장에서 RNN은 "산책에" 다음에 올 단어를 예측해야 한다. 하지만 뉴럴 네트워크는 자연어를 직접적으로 이해하지 못하기 때문에 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환해야 한다. 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환하는 방법은 다음과 같다. 1. 사전 생성: 모든 .. 2024. 3. 8. 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. Neurons with Recurrence 순환 신경망(RNN)의 개념과 순차 데이터를 처리하는 데 사용하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 먼저 퍼셉트론(perceptron)에 대한 기본 구성 요소부터 설명드리겠습니다. 위의 이미지는 perceptron의 기본 구성 요소를 보여준다. 입력층은 X1부터 XM까지의 입력에 해당한다. 각 입력은 해당 가중치를 곱한 다음 비선형 활성화 함수를 통과하여 출력을 생성한다. 출력은 y로 표시된다. RNN의 피드백 루프는 은닉층의 출력을 은닉층의 입력으로 다시 연결하여 생성된다. 이미지에서는 이 피드백 루프가 표시되지 않지만 RNN의 중요한 특징이다. RNN은 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 데이터의 시퀀스에서 정보를 학습하고 처리할 수 있는 인공 신경망의 한 유형이다. 이를 수행하러면 아키텍처에 피드백 루프.. 2024. 2. 1. Sequence Modeling(시퀸스 모델링) 시퀀스 데이터 또는 시퀀스 모델링이라는 말을 할 때 정확히 무엇을 의미하는지 예를 들어 설명해 보겠습니다. 공이 움직이는 그림이 있다고 하고 , 이 공이 다음에 어디로 갈지 예측하는 것이 당신의 임무라고 했을 때 만약 공의 궤도, 움직임, 이력에 대한 정보가 전혀 없다면 다음 위치에 대한 어떤 추측이나 예측도 정확히 말하면 무작위 추측일 것이다. 하지만 공의 현재 위치뿐만 아니라 과거 어디로 움직였는지에 대한 정보도 알려준다면 문제가 훨씬 쉬워진다. 이는 정말 단순한 직관적인 예시지만, 시퀀스 데이터와 시퀸스 모델링이라는 개념은 실제 세계의 많은 문제에 적용할 수 있다. 예를 들어, 시계열 데이터(주식 가격, 날씨 데이터)를 예측하거나, 음악을 작곡하거나, 기계 번역을 하거나, 로봇을 제어하는 데 사용할.. 2024. 1. 26. 이전 1 다음 728x90
