PyTorch 강의 25강: 파이토치 LSTM 구조와 동작원리

이 강의에서는 PyTorch의 LSTM(Long Short-Term Memory) 구조와 동작 원리에 대해 알아보겠습니다.

LSTM이란?

LSTM은 순환 신경망의 한 종류로, 단기 기억을 오래 기억하기 위해 설계된 구조입니다. 이를 통해 시퀀스 데이터를 처리하고, 장기 의존성 문제를 해결할 수 있습니다.

LSTM의 구조

LSTM은 아래와 같은 구조로 이루어져 있습니다:

• Forget Gate(잊어버리는 게이트)
• Input Gate(입력 게이트)
• Cell State(셀 상태)
• Output Gate(출력 게이트)

LSTM의 동작원리

LSTM은 세 개의 게이트를 통해 정보의 흐름을 제어합니다. Forget Gate는 이전 상태의 정보를 얼마나 잊을지 결정하고, Input Gate는 새로운 정보를 얼마나 받아들일지 결정합니다. 이러한 과정을 통해 Cell State를 업데이트하고, 최종적으로 Output Gate를 통해 출력을 생성합니다.

이를 통해 LSTM은 장기 의존성을 유지하면서 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

이상으로 PyTorch의 LSTM 구조와 동작 원리에 대해 알아봤습니다. 감사합니다!