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(Backpropagation)를 사용하여 가중치를 업데이트합니다. 이 과정에서 모든 시점에서의 가중치가 공유되므로, 시퀀스 길이에 영향을 받지 않고 모델을 학습할 수 있습니다. 그러나 시퀀스가 길어질수록 장기 의존성 문제가 발생할 수 있습니다.
FFNN은 오차 역전파를 사용하여 가중치를 업데이트합니다. RNN과 달리, FFNN은 각 레이어에서 독립적인 가중치를 가지므로 순차적인 정보를 처리하는 데에 한계가 있습니다.

 

RNN 

1. RNNs cn have arbitrary topology ; no fixed direction of information flows

2. Delays associated with specific connections ; Every directed cycle must contain a delay

3. Possesses an internal dynamic state

 

학습 데이터의 차이

RNN은 가변 길이의 시퀀스 데이터를 학습하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 자연어 처리, 음성 인식, 주식 가격 예측 등 시퀀스 데이터를 처리하는 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.
FFNN은 고정 길이의 입력 데이터를 처리합니다. 따라서, 이미지 분류, 회귀 분석 등의 고정 길이 입력 데이터를 처리하는 문제에 주로 사용됩니다.
이러한 차이점으로 인해 RNN과 FFNN은 각각의 특성에 맞는 문제를 해결하는 데 적합한 모델로 활용됩니다. 시퀀스 데이터를 처리하는 경우에는 RNN과 그 변형 모델들이 적합하며, 독립적인 입력 데이터를 처리하는 경우에는 FFNN이 적합합니다.