LSTM 이해: 딥러닝의 장기 단기 기억 가이드

LSC는 "Long Short-Term Memory"의 약자로 순차 데이터 처리에 일반적으로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 아키텍처 유형입니다. 기존 RNN과 달리 LSTM은 데이터의 장기적인 종속성을 학습할 수 있으므로 언어 모델링 및 시계열 예측과 같은 작업에 특히 유용합니다. 정보를 수집하고 이를 사용하여 출력을 생성합니다. 메모리 셀에는 입력 게이트, 출력 게이트 및 망각 게이트의 세 가지 게이트가 있습니다. 입력 게이트는 메모리 셀에 어떤 새로운 정보를 추가할지 결정하고, 출력 게이트는 어떤 정보를 출력할지 결정하며, 망각 게이트는 어떤 정보를 버릴지 결정합니다. 이 선택적 메모리 메커니즘을 통해 LSTM은 새로운 정보가 처리되는 동안에도 과거 이벤트에 대한 보다 지속적인 메모리를 유지할 수 있습니다. LSTM은 자연어 처리, 음성 인식 및 시계열 예측과 같은 많은 응용 프로그램에서 널리 사용되었습니다. 이는 전통적인 RNN이 장기적인 종속성을 포착하는 데 어려움을 겪을 수 있는 긴 데이터 시퀀스를 처리해야 하는 작업에 특히 유용합니다.