[Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖

RNN (Recurrent Neural Network)은 순차적 데이터를 처리하는 데 강력한 도구이지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제에 취약합니다. 이를 해결하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크가 제안되었습니다. 이번 포스트에서는 LSTM의 기본 개념과 원리를 설명하고, 간단한 예제를 통해 LSTM이 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다.

 

[Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖

1. LSTM의 기본 개념 🧠

LSTM은 RNN의 한 종류로, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트(gate) 메커니즘을 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있습니다.

• 셀 상태 (Cell State): 셀 상태는 시퀀스의 중요한 정보를 장기간 유지하는 역할을 합니다. 🌟
• 게이트 (Gate): LSTM에는 세 가지 주요 게이트가 있습니다. 🔒
  • 입력 게이트 (Input Gate): 현재 입력이 셀 상태에 얼마나 반영될지 결정합니다. 📝
  • 망각 게이트 (Forget Gate): 이전 셀 상태를 얼마나 잊을지 결정합니다. 🗑️
  • 출력 게이트 (Output Gate): 현재 셀 상태가 은닉 상태에 얼마나 반영될지 결정합니다. 🔍

2. LSTM의 동작 원리 ⚙️

LSTM은 다음과 같은 순서로 동작합니다.

2. LSTM의 동작 원리 ⚙️

3. LSTM의 장점 🌟

LSTM은 RNN에 비해 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 기울기 소실 문제 해결: 셀 상태를 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있어 기울기 소실 문제를 효과적으로 해결합니다. ✔️
• 장기 의존성 처리: 긴 시퀀스에서도 중요한 정보를 유지하며, 장기 의존성을 처리할 수 있습니다. ⏳

 

4. LSTM의 실제 활용 예제 📊

LSTM은 다양한 분야에서 활용됩니다. 여기서는 시계열 예측 모델을 예제로 사용하여 LSTM의 동작을 살펴보겠습니다.

 

 

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 데이터 준비
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')
data = data[['Close']]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 시퀀스 생성
def create_sequences(data, seq_length):
    x = []
    y = []
    for i in range(len(data) - seq_length):
        x.append(data[i:i+seq_length])
        y.append(data[i+seq_length])
    return np.array(x), np.array(y)

seq_length = 10
x, y = create_sequences(scaled_data, seq_length)
x = x.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1))

# LSTM 모델 생성 및 학습
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(seq_length, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=32)

# 예측
predictions = model.predict(x)
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

 

 

LSTM은 RNN의 기울기 소실 문제를 해결하여 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있는 강력한 도구입니다. LSTM의 셀 상태와 게이트 메커니즘을 통해 중요한 정보를 장기간 유지하며, 다양한 실제 응용에서 높은 성능을 발휘할 수 있습니다. 다음 포스트에서는 GRU(Gated Recurrent Unit)에 대해 자세히 알아보겠습니다.