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GRU1

[Deep Learning] RNN, LSTM, GRU 총정리★ (+판서) RNN(Recurrent Neural Network)우선 더 익숙한 CNN에서 출발해보자. CNN은 input(들)을 이용해 output을 예측하는데, 그 과정에서 data가 재사용되지 않는다. 당연하다. CNN은 input 하나를 한꺼번에 넣어주기 때문이다. 하나를 한꺼번에? 이미지 하나를 넣을 때 각각의 픽셀을 순서대로 넣지 않고 한번에 Convolution layer를 만나게 해버리는 일을 상상해보면 된다. 물론 Convolution layer의 kernel size때문에 먼저 읽히는 부분이 존재하지 않느냐 싶을 수 있지만, 그 순서가 중요한가? 절대 그렇지 않다. 이미지에서 locality가 중요한 것은 sequence가 중요한 것과는 다른 의미다. RNN은 sequence data(시계열 dat.. 2024. 1. 12.

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