# RNN 기반 모델 ## 개요 RNN 기반 모델은 **순환 신경망**(Recurrent Neural Network, RNN)을 활용한 음성 인식 시스템의 핵심 구성 요소로, 시간에 따라 변화하는 시계열 데이터인 음성 신호를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 머신러닝 모델이다. 음성은 시간 축을 따라 연속적으로 발생하는 파형 정보이므로, 과거의 입력이...

# Bi-LSTM + CRF ## 개요 **Bi-LSTM + CRF**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 시퀀스 레이블링(sequence labeling)을 위한 딥러닝 모델 구조입니다. 이 모델은 **양방향 장단기 기억 장치**(Bidirectional Long Short-Term Mem...

# RNN (Recurrent Neural Network) ## 개요 **RNN**(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터나 순적 데이터(sequence data)를 처리하기 위해 설계된 딥러 기반 신경망 모델입니다. 일반적인 피포워드 신경망(Feed Neural Network)이 입력 데이터를 독립적인 단위로 간주...

# 출력 게이트 개요 **출력 게이트**(Output)는 장단기 기억 장치(Long Short-Term Memory, LSTM)와 같은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, R)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 네트워크의 출력값을 조절하는 역할을 한다. 출력 게이트는 내 메모리 상태(Cell State)에서 얼마나 많은 정보를 최종...

# 문장 임베딩 ## 개요 **문장 임딩**(Sentence Embedding)은어처리(NLP 분야에서 문장을 고정된 차원의 밀집 벡터(dense vector) 형태로 표현하는 기술을 의미합니다. 이 벡터는 문장의 의미적, 문법적 특성을 수치적으로 인코딩하여, 유사한 의미를 가진 문장은 벡터 공간에서 가까운 위치에 배치되도록 합니다. 문장 임베딩은 기계...

# LSTM ## 개요 LSTM(Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터 처리에 특화된 인공지능 기술로, **기존 순환 신경망(RNN)**의 한계를 극복하기 위해 1997년 Hochreiter & Schmidhuber에 의해 제안되었습니다. RNN은 단기 기억을 유지하지만 장기 의존성을 처리하는 데 어려움이 있었고, 이로 인해 **기울기...

# RNN (재귀 신경망) ## 개요 RNN(Recurrent Neural Network)는 시계열 데이터나 순서에 의존적인 문제를 처리하기 위해 설계된 인공지능 기술입니다. 전통적인 신경망과 달리, RNN은 이전 단계의 출력을 기억하여 현재 입력과 결합해 결과를 생성합니다. 이 특성 덕분에 자연어 처리(NLP), 시계열 예측, 음성 인식 등 다양한 분야...