RNN의 기본 구조 이해하기

1. RNN의 기본구조 각 time step에 sequence data Xt와 전 step의 hidden state vector인 ht-1이 함께 입력으로 들어오고 현 step의 출력으로 ht를 구한다. 1-1) Rolled RNN Xt와 RNN에서 이전에 내놓은 ht-1돌면서 함께 들어가서 ht를 내놓는거 1-2) Unrolled RNN 위의 rolled version을 시간 순으로 풀어버리면 서로 다른 time step에서 들어오는 입력 처리할 때 동일한 parameter를 가지는 모듈 A를 반복적으로 사용하는 구조라서 Recurrent Neural Network 매 step마다 재귀적으로 모듈 A가 호출되어 거기서 나온 출력이 다음 step의 입력으로 들어간다 2. RNN의 예측값 그동안 보았던 N..