재발

순환 신경망(RNN)은 과거에 얻은 데이터로부터 학습할 수 있는 신경망의 한 유형입니다. 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 비전 및 기타 영역과 관련된 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

기존 신경망(NN)과 달리 RNN은 과거에 받은 정보를 기억하고 이를 미래의 결정에 사용할 수 있는 특별한 아키텍처를 가지고 있습니다. 이는 네트워크의 이전 상태에 대한 정보를 저장하고 이를 후속 레이어로 전송하는 반복 블록을 네트워크에 추가함으로써 달성됩니다.

반복 블록은 이전 입력 데이터에 대한 정보를 저장할 수 있는 메모리 셀과 같은 여러 요소로 구성됩니다. 메모리 셀의 각 요소는 이전 상태에 대한 정보에 액세스할 수 있으며 이 정보를 사용하여 현재 상태에서 결정을 내릴 수 있습니다.

정보를 기억하는 능력으로 인해 RNN은 텍스트의 단어 시퀀스 또는 데이터 시계열과 같은 데이터 시퀀스를 처리할 수 있습니다. 또한 이전 데이터를 기반으로 미래 가치를 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다.

RNN의 주요 장점 중 하나는 실시간으로 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다. 이는 음성 인식이나 금융 데이터 처리와 같이 빠른 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에 유용합니다.

재귀 메서드는 프로그래밍 컨텍스트에서 반복적으로 호출할 수 있는 함수입니다. 예를 들어, 그래프를 탐색하거나 방정식을 푸는 문제를 해결합니다. 재귀 프로그램(또는 재귀 알고리즘)은 문제를 해결하기 위해 직접 또는 간접 재귀를 사용합니다. 이로 인해 예기치 않게 메모리 사용량이 높아질 수 있습니다.