딥러닝 모델 간단 비교: RNN, LSTM, GRU, CNN, Transformer

딥러닝이 다양한 분야에 활용되면서 텍스트, 음성, 이미지, 시계열 데이터와 같이 시간적 흐름이나 공간적 패턴을 가진 데이터를 다루는 일이 많아졌습니다. 이러한 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다양한 신경망 구조들이 제안되었고, 각 모델은 목적과 특성에 따라 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 이 글에서는 대표적인 딥러닝 모델인 RNN, LSTM, GRU, CNN, Transformer의 개념과 특징을 간단하게 정리해 보았습니다. (내용 중 잘못된 부분이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다.) RNN (Recurrent Neural Network) RNN은 문장이나 음성처럼 순차적인 데이터를 처리하기 위해 고안된 구조입니다.이전 단계의 출력을 현재 입력과 함께 처리함으로써, 시간에 따라 정보를 누적하고 기억..
AI 2025. 4. 8. 22:01
1