[python] GRU(Gated Recurrent Unit)

12 Dec 2023

python

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시계열 데이터나 자연어와 같은 순차적인 데이터를 처리하기 위한 머신 러닝 모델입니다. GRU(Gated Recurrent Unit)는 RNN의 변종 중 하나로, 장기 의존 관계(Long-term dependencies)를 학습하는데 어려움을 해결하기 위해 제안되었습니다.

GRU의 개념

GRU는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 유사하게 단기 기억과 장기 기억을 포함하고 있습니다. 하지만, LSTM과 달리 게이트(gate)의 개수가 줄어 메모리 셀을 간소화하였습니다.

GRU 셀은 리셋 게이트(Reset Gate)와 업데이트 게이트(Update Gate)를 사용하여, 현재 입력값과 이전 상태의 정보를 이용하여 새로운 상태를 생성합니다. 이를 통해 장기 의존 관계를 고려하면서도 매개변수의 수를 줄여 계산 비용을 낮추는 효과를 가져왔습니다.

GRU의 구조

GRU는 총 3개의 게이트를 사용합니다:

삭감 게이트(Reset Gate): 이전 상태와 현재 입력을 결합하여 어떤 정보를 버릴 지 결정합니다.
업데이트 게이트(Update Gate): 이전 상태를 얼마나 유지할 지를 결정합니다.
현재 상태 계산을 위한 tanh 레이어

이러한 간결한 구조 덕분에 GRU는 LSTM보다 더 적은 계산 비용으로 장기적인 의존 관계를 학습할 수 있습니다.

GRU의 장점

GRU는 다음과 같은 장점을 가집니다:

LSTM보다 적은 파라미터: 그 결과, 더 적은 계산 비용으로 더 빠르게 학습 가능
장기 의존 관계 학습능력: 반복적인 패턴을 학습하는 데 용이

예시: Keras를 사용한 GRU 모델 구축

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

model = Sequential()
model.add(GRU(256, input_shape=(T, D)))
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

GRU는 RNN의 변종 중 하나로, 장기 의존 관계를 고려하면서도 LSTM보다 간단한 구조로 빠르게 학습할 수 있는 장점을 갖고 있습니다. 이에 따라, 자연어 처리나 시계열 데이터 분석과 같은 분야에서 활발하게 활용되고 있습니다.

GRU의 개념

GRU의 구조

GRU의 장점

예시: Keras를 사용한 GRU 모델 구축

참고 자료