딥러닝에서 RNN(Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터나 문자열 등 순차적인 데이터를 다루는 데 사용됩니다. RNN은 이전의 정보를 현재의 작업에 사용하여 시간적 의존성을 갖는 데이터를 처리하는 데 특히 유용합니다.

RNN의 작동 원리

RNN은 순차적인 데이터를 순회하면서 각 단계에서 이전 단계의 상태(state)를 기억하고 이를 다음 단계에 전달하여 정보를 유지합니다. 따라서 순환(recurrent)이라는 이름이 붙었습니다.

RNN의 구조

RNN은 여러 개의 시간 단계(timesteps)에 걸쳐 작동하며, 각 단계에서 입력(input)과 이전 단계의 상태값(hidden state)을 받아 새로운 상태값을 출력합니다.

import "fmt"

func main() {
    // RNN의 단일 timestep에서의 동작
    input := 입력값
    previous_state := 이전 상태값
    new_state := RNN_단계(input, previous_state)
    fmt.Println(new_state)
}

RNN의 활용

RNN은 자연어 처리(Natural Language Processing), 음성 인식(Speech Recognition), 시퀀스 생성(Sequence Generation) 등 다양한 작업에서 활용됩니다.

이상으로 RNN에 대한 간단한 소개였습니다. 더 자세한 내용은 관련 문헌이나 온라인 자료를 참고하시기 바랍니다.