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1. 들어가며앞선 강의에서 순환 신경망(RNN)의 개념을 배웠습니다. 하지만 RNN에는 장기 의존성 문제(long-term dependency) 라는 한계가 있습니다.즉, 문장이 길어지거나 시퀀스 데이터가 길어질수록 앞쪽 정보를 뒤쪽에서 잘 기억하지 못한다는 것이죠.이를 해결하기 위해 고안된 것이 바로 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크입니다. LSTM은 정보를 오랫동안 기억할 수 있도록 특별한 구조를 가지고 있어, 텍스트, 음성, 시계열 데이터 분석 등에서 널리 활용됩니다.2. LSTM의 핵심 아이디어LSTM은 RNN 구조에 **게이트(gate)**라는 장치를 추가한 모델입니다.게이트는 마치 “필터”처럼 어떤 정보를 기억할지, 잊을지를 결정합니다.Forget Gate (망각 게..

RNN이란? – 순서를 기억하는 인공지능 모델RNN(Recurrent Neural Network)은 시간 순서가 중요한 데이터(시퀀스 데이터)를 처리하는 데 특화된 인공지능 모델입니다.예를 들어, 문장, 음성, 주가, 센서 데이터처럼 이전 정보가 다음 결과에 영향을 주는 문제에서 사용됩니다.쉽게 말하면, 이전 입력을 기억해두고 다음 입력을 이해하는 구조를 가진 신경망입니다.왜 필요한가요?기존의 딥러닝 모델(CNN, MLP 등)은 각 입력을 독립적으로 처리합니다. 하지만 문장처럼 순서가 중요한 데이터는 앞의 정보가 뒤에 큰 영향을 줍니다.이럴 때 RNN이 필요합니다. RNN은 이전 입력을 내부 상태로 기억하면서 다음 입력을 처리합니다.예를 들어:문장의 뜻을 이해하려면 앞 단어를 기억해야 한다.음성 인식에서..