핵심요약 순환신경망(Recurrent Neural Network)은 시간 순서가 있는 데이터를 잘 예측하도록 설계된 인공신경망 모델들 중 하나이다. 과거의 신호를 기억할 수 있는 장치(Hidden State)를 두어 입력신호를 순환, 반복하는 순환적 구조를 갖고 있어서 시간적 순서 특성을 추출하는데 용이하다. 특징 일반적인 인공신경망이 은닉층을 통해 한꺼번에 가중치 연산이 이루어 지는 것과 비교해서 순환신경망은 이전 데이터의 가중치 연산이 다음 데이터에 일정 부분 영향을 줄 수 있도록 구성되어 있다. 이러한 구조는 시간 순서의 정보가 중요한 데이터에서 이전 데이터를 보고 다음 데이터를 예측하는데 도움을 준다. 순차 데이터(Sequential Data) 순서나 시간이 전체 데이터에서 의미가 있으며 그 순서..
