RNN

RNN은 "Recurrent Neural Network"의 약자로, 주로 순차적 데이터(예: 텍스트, 음성, 시간 시계열 등)를 처리하는 데 사용되는 인공신경망의 일종입니다. RNN은 반복 구조를 가지며, 이전의 정보를 기억하고 이를 현재의 입력과 결합하여 처리할 수 있어, 시퀀스 데이터를 다루는 데 효과적입니다. RNN의 특징은 순차적인 데이터에 대한 의존성을 모델링할 수 있는 능력으로, 이는 자연어 처리, 음성 인식, 주식 가격 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 그러나 기본 RNN은 긴 시퀀스에 대한 학습에서 기울기 소실(vanishing gradient) 문제로 어려움을 겪기 때문에, LSTM(Long Short-Term Memory)이나 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 개선된 구조가 많이 사용됩니다.