LSTM의 의미와 GRU 개념에 대해 알아봅시다.
LSTM과 GRU 개념의 의미를 이해합니다.
LSTM(Long Short Term Memory)은 장기기억과 단기기억을 결합하여 학습하는 방법을 말합니다. LSTM(Long Short Term Memory)은 단기기억과 장기기억이라고 합니다. LSTM은 순환 신경망(RNN)의 고급 딥러닝 형태입니다. 그것은 프레임워크입니다. 기존 RNN(Recurrent Neural Network) 구조의 가장 큰 특징은 히든 레이어에 과거 정보를 저장하지만, 장기 의존성 문제로 인해 과거 데이터를 완벽하게 활용하기 어렵다는 점이다. 통제할 수 없는 한계가 있었습니다. 장기 의존성 문제는 히든 레이어의 과거 데이터가 끝까지 전달되지 않는 현상을 말한다. 따라서 LSTM은 기존 RNN의 장기 의존성 문제를 해결하는 기술이다. LSTM(Long Term Memory)은 기존 RNN의 장기 의존성 문제를 해결하는 방법이다. 이동하는 동작은 기존 RNN과 동일하지만 LSTM은 이전 단계의 정보를 메모리 셀에 저장한 후 전달한다. 잊어야 할 과거 내용의 양에 현재 시간의 정보를 곱하여 그 결과를 현재 정보로 사용합니다. 다음 시점에 데이터를 추가하는 구조를 채택하고 있습니다. 그러나 LSTM은 장기 종속성 문제를 해결할 수 있지만, LSTM 메모리 셀 자체의 복잡한 구조로 인해 계산 속도가 느린 한계가 있습니다. LSTM(Long Short Term Memory) LSTM의 한계를 극복하기 위해 단순화된 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델이 개발되었습니다.
LSTM 의미 및 GRU 개념 설명
LSTM(Long Short Term Memory)은 장기기억과 단기기억을 결합하여 장기의존성을 학습하는 RNN기법을 확장한 순환신경망(RNN)의 특수한 구조입니다. 딥러닝 이것은 모델입니다. LSTM(Long Short Term Memory)은 기존 순환 신경망(RNN)에 망각 게이트, 메모리 셀 상태, 입력 게이트, 출력 게이트를 추가하여 개발되었습니다. 발생하는 그래디언트 소실 문제를 해결하는 방법입니다. LSTM은 불필요한 기억은 지우고, 기억해야 할 정보는 기억하는 구조를 가지고 있습니다. 기존 순환 신경망(RNN)은 자연어 처리와 같은 순차적 시계열 데이터를 처리합니다. 데이터 분석에 적합한 딥러닝 방법으로, 이전 지점의 정보를 히든 레이어에 저장하는 재귀적 구조의 신경망입니다. 그러나 기존 순환 신경망 구조에서는 입력 값과 출력 값 사이의 시점이 멀어질수록 이전 데이터가 점차 사라지는 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 LSTM은 이전 데이터가 기억되는 정도를 조정합니다. LSTM(Long Short-Term Memory)은 여러 개의 메모리 셀이 반복되어 구성됩니다. 기존 순환 신경망은 입력, 출력 및 숨겨진 레이어로만 구성되어 있지만 LSTM은 셀 상태를 추가합니다. 셀 상태의 계산을 통해 기억하는 과거 데이터의 양을 제어할 수 있습니다. LSTM은 5단계 과정을 거치는 딥러닝 프레임워크입니다.[LSTM의 작동 원리]
포겟 게이트(Forget Gate)는 과거의 정보를 얼마나 잊어버릴지를 결정하는 게이트를 말한다. 현재 시점 정보와 지오거 은닉층에 저장된 값에 각각 가중치를 곱하여 더한 후, 출력된 값에 시그모이드 함수를 이용하여 이전 시점의 셀을 곱한다. 시그모이드 함수는 0과 1 사이의 값을 갖는다. 1에 가까울수록 과거 정보를 더 많이 활용하고, 0에 가까울수록 과거 정보를 더 많이 잊어버린다. 입력 게이트(Input Gate) 및 입력 후보(Input Candidate) 이 경우, 현재 시간의 정보를 메모리 셀에 입력할 수 있는 크기를 결정하고 현재 시간의 정보를 계산한다. 현재 시점에 보유하고 있는 정보인 입력 후보가 셀에 얼마나 중요하게 반영되어 있는지를 저장합니다. 메모리 셀 계산은 망각 게이트(Forget Gate), 입력 게이트(Input Gate), 입력 후보(Input Candidate)를 이용하여 저장하는 단계이다. 출력 게이트(Output Gate)는 현재 메모리 셀에서 출력될 데이터의 양을 현재 히든 레이어 값으로 결정합니다. LSTM 출력 레이어 계산은 기존 RNN 출력 레이어 계산과 구조가 동일합니다. 출력 레이어 계산에는 Softmax 함수가 사용됩니다. LSTM의 작동 원리와 프로세스는 망각 게이트, 입력 게이트, 입력 후보, 출력 게이트를 계산하기 위해 많은 가중치를 사용하며 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 이러한 복잡한 구조는 계산 속도가 느린 단점이 있습니다. LTSM의 느린 계산 속도 문제를 해결하기 위해 LSTM을 단순화한 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델이 도입되었습니다. GRU는 LSTM의 운영 프로세스를 약간 단순화한 모델입니다. GRU(Gated Recurrent Unit)는 RNN(Recurrent Neural Network) 기술 중 하나로 LSTM 모델을 단순화한 모델이다. LSTM은 기존 RNN에서 발생하는 Gradient Vanishing 문제를 해결한 구조이지만, 복잡한 구조로 인해 계산 속도가 느린 단점이 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 게이트를 단순화하고 리셋 게이트와 업데이트 게이트를 사용한다. (업데이트 게이트) 구성 방법은 두 가지뿐입니다.[LSTM과 GRU 개념 비교]
GRU는 LSTM의 입력 게이트와 망각 게이트를 결합한 업데이트 게이트를 사용합니다. GRU는 기존 LSTM보다 간단한 모델입니다. GRU는 게이트 메커니즘을 갖춘 RNN 프레임워크의 일종으로, 구조가 간단한 재귀 단위입니다. GRU에는 메모리 셀 상태가 없고 숨겨진 레이어만 존재합니다. LSTM(Long Short Term Memory)은 복잡한 연산구조로 인해 속도는 느리지만 장점이 많습니다. 과거의 데이터를 모두 사용하면 급격한 변화가 일어납니다. 하지만 LSTM은 Forget Gate 기법을 기반으로 큰 변화도 잊어버리는 구조를 갖고 있어 보다 다양한 길이의 시계열 문제에 대응이 가능하다. 또한, 데이터의 전후관계를 저장하고 유지함으로써 장기기억 구조로 구현된다. LSTM의 성능을 조사할 때 문자열이 입력되면 다음 문자를 예측하는 Reber Grammar를 사용합니다. 이를 적용하는 기술로는 ERG와 CERG가 있습니다. 변환기 모델은 자연어 처리에서 LSTM을 대체한 모델입니다. 순환신경망(RNN)과 같은 반복적인 구조를 사용하지 않고도 더 높은 정확도를 얻을 수 있는 방법이다. Transformer 모델은 병렬 처리를 통해 보다 효율적인 학습을 가능하게 합니다.