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순환 신경망의 발달 과정 순환 신경망(RNN)은 합성곱 신경망보다 먼저 나왔음 위키피디아에 따르면 1982년 존 홉필드가 순환 신경망의 기본적인 형태를 대중화했다고 알려져 있지만, 해당 아이디어가 이때 처음 나온 것은 아니고 이전에도 언급된 적이 있음 이때 만들어진 순환 신경망이 오늘날의 순환 신경망의 형태로 오기까지는 꽤 많은 시간이 걸렸는데, 발전된 연산 능력과 데이터의 증가로 인해 성과를 보일 수 있게 된 것 특히 발전 과정에서 나온 LSTM(long short-term memory)과 GRU(gated recurrent unit)같은 변형 모델들은 오늘날에도 많이 사용되고 있음 순환 신경망이 왜 필요한지를 살펴보면 TRIANGLE과 INTEGRAL이라는 글자는 같은 알파벳들의 나열이지만 순서가 다..
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신경망이란 무엇인가 인공 신경망(Artificial Neural network)은 생물학적 신경망에서 영감을 얻어 만들어짐 생물학적 신경망은 여러 자극이 가지돌기들을 통해 신경세포로 들어오고 어느 정도 이상의 자극이 들어오면 이를 축식을 통해 다른 세포로 전달하는 구조 인공 신경망은 여러 자극 혹은 입력이 들어오면 각각 가중치를 곱해 더해주고 추가적으로 편차도 더함. 이렇게 다 더한 값을 활성화 함수(activation fuction)를 통해 변형하여 전달하는 단위를 인공 뉴런이라 하고 이러한 뉴런들이 모인 네트워크를 인공 신경망이라고 함 인공 신경망의 요소 입력층은 들어온 신호를 그대로 다음 노드에 전달하는 창구 역할로 가중합이나 활성화 함수를 계산하지 않고 시스템 외부로부터 입력자료를 받아들여 시스템..