lecture10 1교시 RNN 기초

RNN (Recurrent neural network)

• Sequential data(시계열 데이터) 등 연속적인 input 처리 위한 모델
• input과 과거 데이터 조합, 생성, 갱신
• hidden state로 weight mapping을 매번 새로운 input을 추가하여 수행 (누적)
• 모든 시점의 데이터를 포함한 마지막 데이터로 예측 수행
• $h_t=f(x_t|h_{t-1})=tanh(Wx_t+Uh_{t-1})$ (W, U hidden state로 맵핑하여 추가)