시계열2 Gated Recurrent Units (GRU) Gated Recurrent Units (GRU) GRU는 게이트 메커니즘이 적용된 RNN 프레임워크의 일종으로 LSTM에 영감을 받았고, 더 간략한 구조를 가지고 있습니다. 아주 자랑스럽게도 한국인 조경현 박사님이 제안한 방법입니다. (Cho et al., 2014) GRU는 LSTM에 영감을 받은 만큼 굉장히 유사한 구조로 LSTM을 제대로 이해하고 있으면 쉽게 이해할 수 있습니다. LSTM은 이곳에 자세히 정리되어 있으니 가볍게 읽고 이어질 포스팅을 읽으면 더 유익할 것 같습니다. GRU의 작동원리 LSTM과 같은 그림을 이용해서 GRU를 이해해보겠습니다. 전체적인 흐름은 아래와 같습니다. 뭔가 되게 복잡해보이지만, LSTM을 이해하셨다면 생각보다 단순합니다. 하나씩 단계별로 살펴보도록 하겠습니다... 2019. 8. 15. Long Short-Term Memory (LSTM) 이번 포스팅에서는 Long Short-Term Memory (LSTM)에 대하여 작성하고자 합니다. LSTM은 이전 포스팅에서 다룬 RNN의 발전된 형태입니다. RNN 구조의 큰 특징은 과거의 정보를 은닉층에 저장하는 것인데, Bengio et al., 1994에 Long-term dependency 문제로 과거의 정보를 충분히 활용할 수 없음을 알게되었습니다. 위 RNN의 단점을 보안한 모형 LSTM을 Hochreciter et al., 1997이 제안합니다. 먼저 Long-term dependency 문제가 어떤 것인지 살펴보고 LSTM의 구조와 작동원리에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. The Problems of Long-term Dependencies 장기의존성 문제(the problems of .. 2019. 8. 15. 이전 1 다음
