RNN = 순환신경망 - 현재 스텝의 출력이 다음 스텝의 입력이 됨 - 정보가 계속 도는 구조 - 매 시퀀스에서 RNN 모델은 현재의 입력뿐 만 아니라 이전 스텝의 요소들을 기억하고 활용함 - 고정길이보다 임의의 길이의 시퀀스를 다룰 때 효과적 순환구조 t-3시간 때 x에서 인풋 y쪽으로 아웃풋 그 y는 y(t-3) 이것은 다시 x(t-2)와 함께 다시 한번 인풋으로 들어감 아웃풋 신호가 다시 인풋으로 들어감 메모리 셀 = x와 y사이의 은닉 셀 1) seq to seq : 가장 기본적 2) seq to vector 입력은 x0~x3로 4개, but 출력은 1개 1번은 모든 데이터가 들어와서 현재시간에 모든 데이터를 출력으로 잡아줘야함 2번은 과거의 데이터를 이용해서 미래를 예측할 때, 과거의 데..
