# 딥러닝 ## 개요 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망(Neural Network)을 기반으로 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 2010년대 이후 컴퓨팅 파워와 대량 데이터의 확보로 급속히 발전하며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 ...
검색 결과
"실시간 처리"에 대한 검색 결과 (총 64개)
# 입력 게이트 ## 개요 입력 게이트는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 유닛**(LSTM)과 같은 **순환 신경망**(RNN) 구조에서 핵심적인 역할을 하는 구성 요소이다. 이 게이트는 시퀀스 데이터 처리 중 새로운 정보가 어떻게 저장되는지를 제어하며, 장기 의존성을 관리하는 데 기여한다. 입력 게이트의 작동 원리는 신경망의 **세포 상태**(ce...
# 장기 의존성 문제 ## 개요 장기 의존성 문제는 시계열 데이터나 순차적 정보를 처리하는 인공지능 모델이, 오랜 시간 간격을 두고 발생한 사건이나 특징을 효과적으로 인식하고 반영하는 데 어려움을 겪는 현상을 의미합니다. 이는 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 중요한 기술적 과제로 작용하며, 모델의 성능과 정확도에 직접적...
# LSTM ## 개요 LSTM(Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터와 같은 순차적 정보를 처리하는 데 특화된 인공지능 기술로, **기존의 순환 신경망(RNN)**에서 발생하던 **장기 의존성 문제**(Vanishing Gradient Problem)를 해결하기 위해 설계되었습니다. LSTM은 기억을 유지하고 필요 시 정보를 ...