1.0라이브스마트https://atmokpo.com/wroothttps://atmokpo.com/w/author/root/딥러닝 파이토치 강좌, GRU 셀 구현 - 라이브스마트rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="1876d7FYCv"><a href="https://atmokpo.com/w/29916/">딥러닝 파이토치 강좌, GRU 셀 구현</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://atmokpo.com/w/29916/embed/#?secret=1876d7FYCv" width="600" height="338" title="“딥러닝 파이토치 강좌, GRU 셀 구현” — 라이브스마트" data-secret="1876d7FYCv" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script>
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딥러닝에서 시계열 데이터나 자연어 처리와 같은 순차적 데이터를 모델링하기 위해 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)을 널리 사용합니다. 이 중에서 Gated Recurrent Unit (GRU)은 RNN의 변형으로, 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 개발된 것이며, LSTM(Long Short-Term Memory)와 유사한 구조를 가지고 있습니다. 본 포스팅에서는 GRU의 기본 개념과 이를 파이토치로 구현하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 1. GRU란? GRU는 2014년 Kyunghyun … 더 보기 ""