Deep Learning 개념정리/RNN1 [시퀀스 모델] RNN, LSTM, GRU 설명 및 정리! 최근 시계열 데이터를 다루기 위해 관련 논문들을 찾아 RNN 계열의 모델들을 벤치마킹한 논문을 읽으면서, 한 번 정리해야겠다는 생각이 들었습니다. 해당 논문은 Time Series Forecasting (TSF) Using Various Deep Learning Models (2022)으로 제가 따로 리뷰하였으며, 논문 내에 figure를 이용해 정리하는 포스팅입니다. 해당 포스팅에서는 각 알고리즘의 원리와 특징을 정리합니다. 0. RNN 데이터의 특징 & RNN 알고리즘의 특징 Deep Learning Frameworks 1. RNN 2. LSTM 3. GRU 4. Transformer RNN 계열의 모델들은 Sequential data에 아주 적합합니다. 예를들면, Text나 TimeSeries 데이.. 2023. 3. 11. 이전 1 다음
