About Machine Learning13 RNN 학습이 어려운 이유 및 해결책 그래디언트 소실(Vanishing Gradient) 문제: RNN 학습 시, 시간 단계가 길어질수록 역전파를 통해 전달되는 그래디언트가 급격하게 작아지거나 커질 수 있습니다. 좀 더 자세하게 설명하자면 1. 연쇄 법칙(Chain Rule)에 의한 그래디언트 계산: RNN은 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 통해 가중치를 업데이트합니다. 이때 그래디언트는 연쇄 법칙에 따라 연속적으로 곱해집니다. 만약 활성화 함수의 미분값이 1보다 작다면, 시간 단계가 길어질수록 그래디언트가 지수적(exponential)으로 감소하게 됩니다. 이로 인해 긴 시퀀스에서 발생하는 그래디언트 소실 문제가 발생합니다. 2. 활성화 함수의 특성: 시그모이드(sigmoid)와 하이퍼볼릭 탄젠트(tanh)와 같은 일반적인.. 2023. 5. 7. 다양한 RNN 구조의 특징 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)은 시퀀스 데이터를 처리하기 위한 신경망 구조로, 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 사용됩니다. RNN의 기본 구조는 시간 단계(timestep)에 따라 신경망이 순환하도록 설계되어 있습니다. 다양한 RNN 구조의 특징을 살펴보겠습니다. Vanilla RNN: 기본적인 RNN 구조로, 이전 시간 단계의 정보를 현재 시간 단계의 입력과 함께 처리합니다. 단점으로는 긴 시퀀스를 처리할 때 그래디언트 소실(Vanishing Gradient) 또는 폭발(Exploding Gradient) 문제가 발생할 수 있습니다. LSTM (Long Short-Term Memory): 긴 시퀀스를 처리할 때 발생하는 그래디언트 소실 .. 2023. 5. 7. RNN 의 학습과 FFNN 학습의 차이점 RNN(Recurrent Neural Network)과 FFNN(Feed-Forward Neural Network)은 구조와 학습 방식에서 몇 가지 차이점이 있습니다. 주요 차이점에 대해 설명하겠습니다. 구조적 차이 RNN은 순환 구조를 가지며, 이전 시점의 정보를 고려하여 시퀀스 데이터를 처리합니다. 반면에 FFNN은 입력층에서 출력층으로 정보가 일방향으로 전달되는 피드포워드 구조를 가집니다. RNN은 시퀀스 데이터의 순서를 고려하며 학습하고 예측을 수행할 수 있습니다. 반면에 FFNN은 입력 데이터의 순서를 고려하지 않고 독립적인 입력 데이터를 처리합니다. 학습 방식의 차이 RNN은 시간에 따른 순환 구조를 펼친 후(Backpropagation Through Time, BPTT) 오차 역전파(Back.. 2023. 5. 7. RNN 이 필요한 이유, 구조 및 특징 RNN(Recurrent Neural Network)은 시퀀스 데이터(sequence data)를 처리하는 데 특화된 신경망으로, 시계열 데이터, 자연어, 음성 등의 순차적인 정보를 다루는 데 사용됩니다. RNN이 필요한 이유와 구조, 그리고 특징에 대해 설명하겠습니다. 필요한 이유 시퀀스 데이터는 각 요소들 사이에 순서와 상관관계가 존재합니다. 일반적인 인공신경망(ANN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)은 이러한 순차적인 정보를 처리하는 데 한계가 있습니다. RNN은 이런 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 고안된 신경망으로, 각 시점(time step)의 입력과 이전 시점의 상태 정보를 함께 고려하여 출력을 생성합니다. 이를 통해 순차적인 패턴을 학습할 수 있습니다. 구조 RNN은 순환 연결(recurrent.. 2023. 5. 6. 이전 1 2 3 4 다음
