RNN(Recurrent Neural Network)이란

RNN은 시퀀스 데이터나 시간에 따른 데이터의 패턴을 모델링하기 위해 설계된 인공 신경망의 한 종류이다. RNN은 과거의 정보(입력값)를 기억하고 현재의 입력과 결합하여 출력을 생성하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 시퀀스 데이터의 문맥을 이해하고 예측할 수 있다.

RNN의 기본구조

주요 개념과 특징

1. 메모리: RNN의 중요한 특징은 메모리이다. 이전의 정보(상태)를 기억하여 현재의 출력에 영향을 미칠 수 있다. 이는 문장의 앞뒤 문맥을 이해해야 하는 자연어 처리 작업 등에 유용하다.
2. 역전파 알고리즘: RNN은 시퀀스 데이터의 모든 시간 단계에 대해 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 이를 BPTT(Backpropagation Through Time)라고 한다.

한계와 문제점

1. 기울기 소실 문제: RNN은 긴 시퀀스를 학습하는 과정에서 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제를 겪을 수 있다. 이는 기울기가 점차 작아져서 초기 시간 단계의 정보가 후반부에 전달되지 못하는 문제이다.
2. 장기 의존성 문제: 긴 시퀀스 데이터에서 멀리 떨어진 과거 정보와 현재 정보를 연결하는 것이 어려워질 수 있다.

개선된 모델들

기존 RNN의 한계를 극복하기 위해 다양한 개선된 모델들이 제안되었다:

1. LSTM(Long Short-Term Memory): LSTM은 RNN의 한 변형으로, 긴 시퀀스에서도 정보를 유지할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 셀 상태(cell state)와 게이트 구조를 도입하여 중요한 정보를 오랜 시간 동안 유지하고 불필요한 정보를 제거한다.
2. GRU(Gated Recurrent Unit): GRU는 LSTM의 변형으로, 구조가 더 간단하고 계산 효율성이 높습니다. 업데이트 게이트와 리셋 게이트라는 두 가지 게이트를 사용하여 정보를 선택적으로 유지하거나 잊어버린다.

응용 분야

RNN과 그 변형 모델들은 다양한 분야에서 사용된다:

• 자연어 처리(NLP): 텍스트 생성, 기계 번역, 감정 분석 등
• 음성 인식: 음성에서 텍스트로 변환
• 시계열 예측: 주식 가격 예측, 날씨 예보 등
• 비디오 분석: 비디오 프레임 간의 시간적 관계 분석

RNN은 시퀀스 데이터의 문맥을 이해하고 패턴을 학습하는 데 강력한 도구이다. 특히 LSTM과 GRU와 같은 변형 모델들은 긴 시퀀스에서도 효과적으로 작동하여 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있다.

 

최근 Transfomer의 등장과 ChatGPT의 영향으로 RNN에 대한 인기가 좀 줄어든 것 같다. 하지만 Transfomer의 경우 입력을 시간순서가 아닌 전체 문장을 사용하시 때문에 현재의 인간의 지능과 차이가 있다. 또한 세상은 완벽한 문장단위로 동작하는 것이 아니라 시간의 순서에 따라 입력이 들어오는 구조이다. 따라서 인간의 지능을 흉내내기 위해는 Transfomer보다는 RNN 방식이 더 맞다고 볼 수 있다. 다만 현재 RNN 방식에 대한 개선은 필요해 보인다.

 

RNN을 자세히 이해하기