■ 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)의 개념 및 구조 RNN(순환신경망)은 음성, 동영상, 주식 시세와 같은 시간의 흐름이 있는 Sequence Data를 다루는 신경망이다. 현재 단계의 정보가 다음 단계에 전달되어 output에 영향을 주는 것이 핵심 Recurrent란 이전 어떤 정보가 다음 입력을 처리할 때 추가적으로 사용되는 것을 의미하며 일종의 '메모리' 역할을 한다. 여기서 '메모리'란 현재까지 입력 데이터를 요약한 정보라고 할 수 있으며, 최종적으로 남겨진 '메모리'는 모든 입력 전체를 요약한 정보가 된다. 순환 신경망은 다중 퍼셉트론과 비슷하지만 은닉층 사이가 순환 가중치(Recurrent weight)로 연결됨 ■ RNN의 구조 및 학습 방법 Memory..
