[Deep Learning] 딥러닝 RNN (Recurrent Neural Network)의 기초 이해하기

딥러닝 분야에서 RNN (Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터나 자연어 처리(NLP)와 같은 연속적인 데이터를 다루는 데 필수적인 도구입니다. 이번 포스트에서는 RNN의 기본 개념과 원리를 중심으로 설명하고, 간단한 예제를 통해 이해를 돕겠습니다.

 

[딥러닝] RNN (Recurrent Neural Network)의 기초 이해하기

1. RNN의 기본 개념

RNN은 이전 시점의 정보를 현재 시점의 계산에 반영할 수 있는 순환 구조를 가진 신경망입니다. 이는 연속된 데이터 처리에 매우 유용하며, 과거의 정보를 기억하고 활용할 수 있는 능력을 제공합니다.

• 순환 구조: RNN은 은닉층의 출력이 다시 입력으로 사용되는 순환 구조를 가집니다. 이를 통해 시퀀스 데이터에서 이전 시점의 정보가 반영될 수 있습니다.
• 은닉 상태: 각 시점의 은닉 상태는 이전 시점의 은닉 상태와 현재 입력을 바탕으로 계산됩니다.

import numpy as np

# 간단한 RNN 셀 구현
class SimpleRNN:
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        self.hidden_size = hidden_size
        self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01
        self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01
        self.bh = np.zeros((hidden_size, 1))
    
    def step(self, x, h_prev):
        h_next = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, h_prev) + self.bh)
        return h_next

# 입력 및 초기 은닉 상태
x = np.random.randn(10, 1)  # 예: 10차원 입력 벡터
h_prev = np.zeros((20, 1))  # 예: 20차원 은닉 상태 벡터

# RNN 셀 인스턴스 생성 및 한 스텝 실행
rnn_cell = SimpleRNN(10, 20)
h_next = rnn_cell.step(x, h_prev)

print(h_next)

 

2. RNN의 동작 원리

RNN의 동작 원리는 단순합니다. 입력 벡터가 주어지면, 각 시점의 은닉 상태가 이전 시점의 은닉 상태와 현재 입력을 기반으로 업데이트됩니다. 이 과정이 시퀀스의 길이만큼 반복되며, 최종적으로 모든 시점의 정보를 반영한 출력을 생성합니다.

• 순차적 처리: 시퀀스 데이터의 각 시점을 순차적으로 처리하여 은닉 상태를 업데이트합니다.
• 은닉 상태 업데이트: 각 시점의 은닉 상태는 다음과 같이 계산됩니다.

RNN의 동작 원리

3. RNN의 장점과 한계

RNN은 순차적 데이터를 처리하는 데 매우 효과적이지만, 몇 가지 한계점도 가지고 있습니다.

• 장점: 시계열 데이터나 자연어 처리와 같이 순차적 데이터에서 과거의 정보를 반영할 수 있습니다.
• 한계: 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient)과 기울기 폭발(Exploding Gradient) 문제에 취약합니다.

RNN은 연속적인 데이터를 다루는 데 강력한 도구로, 시계열 예측, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. RNN의 기본 원리를 이해함으로써, 더 복잡한 모델인 LSTM과 GRU를 배우는 데 기초를 다질 수 있습니다. 다음 포스트에서는 LSTM과 GRU에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

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