📋 목차LSTM이란?RNN과 LSTM의 차이점LSTM의 구조와 동작 원리LSTM의 주요 장점LSTM 활용 사례LSTM과 GRU 비교FAQLSTM(Long Short-Term Memory)은 RNN(Recurrent Neural Network)의 한 종류로, 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망이에요. 기존 RNN이 가진 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제를 해결하여 긴 시퀀스 데이터도 효과적으로 학습할 수 있어요. 🔄 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 주가 예측 같은 분야에서 널리 사용되며, RNN보다 더 정교한 시계열 분석이 가능해요. 📊다음으로 LSTM의 개념을 먼저 살펴볼까요? 🧐🔍 LSTM이란?LSTM(Long Short-Term Memory)은 장기 의존성(Lo..

📋 목차CNN과 RNN 개요CNN의 특징과 구조RNN의 특징과 구조CNN과 RNN 비교각 모델의 활용 사례CNN과 RNN의 한계점FAQCNN(합성곱 신경망)과 RNN(순환 신경망)은 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 두 가지 신경망 구조예요. 🏗️ CNN은 이미지 인식과 같은 공간적 데이터를 처리하는 데 강하고, RNN은 시계열 데이터나 자연어 처리처럼 순차적 데이터를 다루는 데 특화되어 있어요. 🔍 이 글에서는 CNN과 RNN의 개념, 차이점, 장단점, 그리고 각각의 활용 사례를 비교해 볼 거예요. 🤖다음으로 CNN과 RNN의 개념을 먼저 살펴볼까요? 🧐🔍 CNN과 RNN 개요CNN(합성곱 신경망)과 RNN(순환 신경망)은 모두 딥러닝에서 널리 사용되는 신경망 구조예요. 하지만 처리 방식과 주로..