GRU(Gated Recurrent Unit)는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)의 변형 중 하나로, LSTM(Long Short-Term Memory)의 대안으로 제안되었다. GRU는 LSTM과 유사하게 장기 의존성 문제를 해결하려 하지만, 더 간단한 구조를 가지고 있어 계산 효율이 높다는 특징이 있다. GRU는 2014년 Kyunghyun Cho와 그의 동료들에 의해 처음 소개되었다.GRU의 구조GRU는 LSTM과 달리 별도의 셀 상태(cell state) 없이, 단일 히든 상태(hidden state)를 통해 정보를 전달한다. GRU는 다음과 같은 두 가지 주요 게이트로 구성된다:리셋 게이트(Reset Gate):리셋 게이트는 현재의 입력 정보와 이전의 히든 상태 ..
