728x90 LSTM1 LSTM 구조 쉽게 이해하기 안녕하세요, 끙정입니다. 오늘은 시퀀셜한 데이터를 학습하고 예측하는데 아주 강력한 딥러닝 아키텍쳐인 LSTM을 복습해보겠습니다. 처음에 LSTM을 접했을 때는 너무 수식도 많고, 파라미터도 많고, 이해가 하나도 가질 않았습니다. 그러나 막상 하나하나 찬찬히 뜯어보면 어려울 것이 하나도 없습니다. 굉장히 직관적으로 설계를 해두었습니다. 그럼 시작해 보겠습니다. RNN의 한계점. 대부분의 최신 알고리즘이 기존의 알고리즘들이 가지고 있는 한계점을 해결하기 위해 나오는 것처럼, LSTM도 RNN이 가지는 한계점을 해결하기 위해서 탄생했습니다. RNN이 가지고 있던 한계점은 크게 두 가지였습니다. 1) Vanishing Gradient 2) Long-term Dependency 입니다. 배니싱 그라디언트, 즉 기.. 2021. 5. 26. 이전 1 다음 728x90
