🏛️ RNN(순환 신경망) 요약 정리1. RNN의 도입 배경: 메모리의 필요성먼저 기존 신경망과 구별되는 RNN의 핵심적인 필요성:가변 길이(Variable Sequence Length):입력 데이터의 길이가 고정되어 있지 않고 변하는 경우를 처리해야 합니다.시간적 의존성(Temporal Dependencies):데이터의 순서와 시간의 흐름에 따른 문맥을 모델링해야 합니다.메모리(Memory)의 도입:RNN은 바로 이 지점에서 '기억(Memory)'이라는 개념을 아키텍처에 도입하여, 이전 단계의 정보를 현재 단계로 전달합니다 2. 5가지 핵심 입력-출력 아키텍처 (Five Primal Architectures)입력과 출력의 형태에 따라 모델을 5가지 범주로 분류하여 설명하였습니다.One-to-One (..