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이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크에 대해 알아봅니다. LSTM 네트워크가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떻게 훈련시키는지 살펴보겠습니다. 이 게시물을 마치면 LSTM 네트워크를 사용하는 방법과 다양한 문제에 적용할 수 있는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.
LSTM 네트워크는 순환 신경망(RNN)의 한 유형입니다. RNN은 시계열 데이터 또는 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리할 수 있는 신경망입니다. LSTM 네트워크는 장기 종속성을 학습할 수 있는 특별한 유형의 RNN입니다. 즉, 정보를 오랫동안 기억할 수 있으며 예측 및 분류와 같은 작업에 유용합니다.
LSTM 네트워크는 LSTM 셀로 구성됩니다. 각 LSTM 셀에는 셀 상태와 입력 게이트, 출력 게이트 및 망각 게이트가 있습니다. 셀 상태는 장기간 정보를 저장할 수 있는 메모리와 같습니다. 입력 게이트는 현재 입력의 정보가 셀 상태에 저장되는 양을 제어합니다. 출력 게이트는 셀 상태에서 얼마나 많은 정보가 출력되는지 제어합니다. 망각 게이트는 이전 셀 상태에서 얼마나 많은 정보를 망각할지 제어합니다.
LSTM 네트워크는 이러한 게이트를 사용하여 네트워크의 정보 흐름을 제어합니다. 이를 통해 장기 종속성을 학습할 수 있습니다.
LSTM 네트워크는 다양한 방법을 사용하여 훈련할 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 시간을 통한 역전파(BPTT)를 사용하는 것입니다. BPTT는 그래디언트가 시간에 따라 거꾸로 전파되는 RNN 훈련 방법입니다. 이를 통해 네트워크는 긴 데이터 시퀀스에서 학습할 수 있습니다.
이번 포스트에서는 Long Short-Term Memory 네트워크에 대해 배웠습니다. 우리는 그것들이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떻게 훈련시킬지에 대해 논의했습니다. LSTM 네트워크는 순차 데이터에서 학습하기 위한 강력한 도구입니다.