AI
순환 신경망(RNN) - 확률과 언어 모델
피드포워드(feed forward) 흐름이 단방향인 신경망 입력 신호가 다음 층(중간층)으로 전달되고, 그 신호를 받은 층은 그 다음 층으로 전달하고, 다시 다음 층으로.. 이런 식으로 한 방향으로만 신호가 전달된다. 구성이 다순하고 구조를 이해하기 쉽다. 많은 곳에 응용 가능 시계열 데이터를 잘 다루지 못한다는 단점이 있다. 시계열 데이터의 성질(패턴)을 충분히 학습할 수 없다. 이러한 단점때문에 순환 신경망(RNN)이 등장 언어 모델 단어 나열에 확률을 부여한다. 특정한 단어의 시퀀스에 대해, 그 시퀀스가 일어날 가능성이 어느 정도인지(얼마나 자연스러운 단어 순서인지)를 확률로 평가하는 것이다. 기계 번역과 음성 인식이 대표적인 응용 예 음성 인식 시스템 사람의 음성으로부터 몇 개의 문장을 후보로 생..
2021. 1. 13. 18:28
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