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RNN(Recurrent Neural Network)은 2024.06.27 - [딥러닝] - [3] LSTM(Long Short-Term Memory)에서 언급된 LSTM의 기반이 된 딥러닝 시계열 모델입니다. RNN의 구조와 동작원리, 어떤 문제가 존재하기에 LSTM으로 발전되었는지에 대해 포스트 하겠습니다. RNN의 대상이 되는 시계열 데이터는 시간의 흐름에 의해 관측되며, 현재 상태가 과거 상태에 영향을 받습니다. 이 특징을 활용하여 RNN은 이전 시점의 정보와 현재 입력되는 정보를 반영하여 현재 상태를 갱신하는 구조입니다. 이전 시점의 정보를 반영하는 방법은 은닉층에 이전 시점의 은닉층의 상태와 입력층의 상태를 연산하는 것입니다. 이때 각 layer에서 전달되는 상태를 표현하는 가중치가 필요합니다..