Daniel's blog

RNN(Recurrent Neural Network)과 POS (Part-of-speech) tagging의 관계에 대해 알아보자. 순차적 데이터 모델링 : RNN은 특히 NLP의 문장과 같이 순차적 데이터를 포함하는 작업에 적합하다. POS tagging은 본질적으로 시쿼스(또는 문장)의 각 단어에 tag가 할당되는 sequence labeling 작업이다. 컨텍스트 인식 : POS tagging에 RNN을 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 숨겨진 상태(hidden state)를 통해 컨텍스트를 유지할 수 있다는 점이다. 이를 통해 POS tag를 할당할 때 문장 내 단어의 문맥을 고려할 수 있으며, 이는 문맥에 따라 여러 단어가 서로 다른 tag를 가질 수 있기 때문에 매우 중요하다. End-to-e..

RNN 또는 순환 신경망은 시계열(time series, 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열), 주식 가격 및 NLP 텍스트와 같은 데이터 시퀀스에서 패턴을 인식하기 위해 설계된 인공 신경망 (Artificial Neural Network)의 한 유형이다. 이러한 네트워크의 "순환, 반복적(recurrent)" 특성은 RNN의 아키텍처에서 비롯되는데, 정보가 지속될 수 있는 루프(loop)를 가지고 있어 입력 데이터 포인트의 순서와 컨텍스트가 중요한 작업에 매우 적합하다. RNN과 관련된 몇 가지 주요 특징 및 개념에 대해 알아보자. Memory Cells (메모리 셀) : Feed-Forward 네트워크와 같은 전통적인 신경망은 이전 입력에 대한 메모리가 없다. 반면, RNN은 메모리 셀을 가지..