[머신러닝] LSTM - GRU 란?

LSTM(장단기 메모리 네트워크)와 GRU(게이트 순환 유닛)는 시계열 데이터와 자연어 처리 등에서 주로 사용되는 순환 신경망(RNN)의 변형된 형태입니다.

LSTM(Long Short-Term Memory)

   - LSTM은 RNN의 한 종류로, 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.
   - 이를 위해 '게이트(gate)'라 불리는 구조를 사용하여 정보의 흐름을 조절합니다. 게이트 구조는 다음 편에서 어떤 건지 알아봅시다.
   - 입력 게이트, 삭제 게이트, 출력 게이트 등으로 구성되어 각 게이트는 정보를 선택적으로 기억하거나 잊을 수 있도록 합니다.
   - 기본 RNN과 달리, LSTM은 장기적인 의존성을 학습하고 기억하는 능력이 있어 긴 시퀀스에서 효과적으로 작동합니다.

GRU(Gated Recurrent Unit)

   - GRU도 LSTM과 유사한 게이트 메커니즘을 사용하는 RNN의 한 종류입니다.
   - LSTM보다 간단한 구조를 가지고 있으며, 업데이트 게이트와 리셋 게이트 두 가지 게이트만을 사용합니다.
   - GRU는 LSTM보다 더 적은 파라미터를 가지고 있으며, 학습 시간이 더 빠르고 모델이 더 가볍습니다.
   - 일반적으로 데이터가 적을 때나 계산 리소스가 제한적인 경우 GRU를 사용하기도 합니다.

두 알고리즘 모두 시계열 데이터에 대한 장기적인 의존성을 모델링하는 데 도움이 되며, 선택은 주어진 데이터와 문제에 따라 다를 수 있습니다.

그러면 두 알고리즘을 LSTM-GRU같이 쓸때가 있는데 어떤 경우 일까요?!

LSTM과 GRU는 모두 순환 신경망(RNN)의 변형 구조로, 시계열 데이터나 자연어 처리 등에서 장기적인 의존성을 갖는 데이터를 다룰 때 주로 사용됩니다.

LSTM-GRU 는?

LSTM과 GRU는 둘 다 게이트 메커니즘을 사용하여 정보의 흐름을 조절합니다. LSTM은 입력, 삭제, 출력 게이트를 사용하고, GRU는 업데이트와 리셋 게이트를 사용합니다. 이들 게이트는 어떤 정보를 기억하고, 어떤 정보를 잊을지를 결정하는 데 도움을 줍니다.

장기적인 의존성 모델링 (LSTM , GRU)

LSTM과 GRU는 기본 RNN에 비해 더 긴 시퀀스에서 장기적인 의존성을 캡처할 수 있습니다. 이는 이전 정보를 적절히 기억하고 활용하여 모델이 더 정확한 예측이나 분류를 수행할 수 있게 해줍니다.

파라미터와 계산 비용 (LSTM - GRU 구조적차이)

GRU는 LSTM보다 더 간단한 구조를 가지고 있으며, 더 적은 파라미터를 가지고 있습니다. 따라서 GRU는 더 가벼우면서도 학습 시간이 빠르다는 장점을 가지고 있습니다.

보통 데이터의 양, 복잡성, 그리고 연산 리소스 등을 고려하여 선택하게 됩니다. 데이터가 많고 복잡하거나 장기적인 의존성을 잘 학습해야 하는 경우 LSTM을 사용하고, 데이터가 적거나 모델 크기와 속도가 중요한 경우 GRU를 선택하는 경향이 있습니다. 때때로 두 가지를 함께 사용하여 모델의 성능을 높이는 앙상블 기법도 쓰이기도 합니다.

다음번에는 코드예제로 설명드려볼게요~

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