[python] RNN(Recurrent Neural Network)
RNN(Recurrent Neural Network)는 신경망의 한 종류로, 순차적인 데이터를 처리하기에 적합한 구조를 갖고 있습니다. 특히 시계열 데이터와 자연어 처리에 많이 사용됩니다. RNN은 각 단계마다의 입력과 이전 단계의 출력을 함께 고려해 계산을 수행하며, 이를 통해 순차적인 정보를 학습하고 기억할 수 있습니다. 이러한 특성으로 RNN은 문장 생성, 번역, 감情 분석 등 다양한 응용에 사용됩니다.
RNN의 구조
RNN은 입력, 은닉 상태(hidden state), 출력으로 구성되어 있습니다. 입력은 각 단계에서의 입력 데이터를 나타내고, 은닉 상태는 해당 단계까지의 정보를 담고 있는 벡터를 의미합니다. 그리고 출력은 각 단계에서의 출력값을 나타냅니다.
import torch
import torch.nn as nn
# 입력 크기, 은닉 상태 크기, 출력 크기 정의
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 5
# RNN 모델 정의
rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, output_size)
RNN의 장단점
RNN은 시계열 데이터의 패턴을 학습하기에 적합하며, 입력과 출력의 길이에 제약이 없어 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다. 하지만 RNN은 긴 시퀀스의 정보를 기억하기 어렵다는 단점이 있습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 같은 RNN의 변종이 개발되었습니다.
결론
RNN은 순차적인 정보를 처리하는데 유용한 신경망 구조입니다. 시계열 데이터나 자연어 처리와 같은 영역에서 널리 사용되며, LSTM과 GRU와 같은 변종 모델을 통해 기존의 단점을 극복하고 더 나은 성능을 발휘하고 있습니다.