LSTM(재귀 신경망)은 주로 시퀀스 데이터를 처리하는데 사용되며, 특히 시계열 예측, 자연어 처리 등의 분야에서 널리 활용됩니다. LSTM은 다른 순환 신경망과 비교해서 장기 의존성을 갖는 데이터를 학습하는 능력이 뛰어나며 기울기 소실 문제를 해결할 수 있는 기능이 있습니다.

LSTM의 구조

LSTM은 입력 게이트, 삭제 게이트, 셀 상태, 출력 게이트로 구성되어 있습니다. 각 게이트는 시그모이드 함수를 사용하여 0과 1 사이의 값을 출력하며, 셀 상태는 게이트의 연산 결과에 따라 갱신됩니다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(output_dim))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

LSTM의 강점

LSTM은 기울기 소실 문제를 해결할 수 있는 덕분에 장기 의존성을 갖는 데이터에 적합하며, 시계열 데이터나 자연어 처리와 같은 문제에 효과적입니다.

마무리

LSTM은 다양한 분야에서 활용되는 강력한 모델로, 시계열 데이터 및 자연어 처리 분야에서 많은 성과를 이루어냅니다. 장기 의존성을 갖는 데이터에 대해 뛰어난 예측 성능을 보이며 실무 응용에 많은 도움이 될 것입니다.