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수달이네 기술 블로그
7. LSTM(Long Short Term Memory)
LSTM(Long-Short-Term Memory)RNN에는 장기 의존성 문제가 존재한다.시퀀스가 길어지면 이전의 기억이 사라지거나 폭주하는 현상이를 해결하기 위해 LSTM이 고안되었다.LSTM 구조셀 상태(Cell state)입력 게이트: 새로운 정보 저장출력 게이트: 최종 출력을 결정망각 게이트: 이전 셀 상태에서 필요없는 정보 삭제LSTM 특징중요한 정보를 오래동안 저장, 불필요한 정보 제거그러나 너무 길어지면 장기 의존성 존재장기 시퀀스를 다루는 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등의 분야에서 사용그러나, 구조의 복잡성으로 계산량이 많아 학습이 오래걸린다.RNN vs LSTM비교RNNLSTM구조단순한 은닉상태(ht) 유지셀 상태(Ct) 추가로 장기 기억 유지정보 흐름 조절단순한 상태 전달망각..
AI공부/자연어처리
2026. 2. 27. 18:59