RNN, LSTM, GRU 완벽 정리

🔁 RNN, 🧠 LSTM, ⚡ GRU 완전 정리

📌 왜 LSTM과 GRU가 필요한가?

기본 RNN은 시간이 지나면서 오래된 정보를 잊어버리는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 기억을 더 오래 유지할 수 있도록 만든 구조가 바로 LSTM과 GRU입니다.

🧠 LSTM 구조 개요

• Cell State (기억 저장소) 유지
• Forget Gate: 과거 정보 중 버릴 것 결정
• Input Gate: 새로운 정보 중 기억할 것 결정
• Output Gate: 다음 시점으로 보낼 정보 결정

⚡ GRU 구조 개요

• Update Gate: 얼마나 기억 유지할지
• Reset Gate: 얼마나 과거를 무시할지
• Cell state 없이 hidden state만 사용 → 더 가볍고 빠름

📊 구조 비교표

구조	RNN	LSTM	GRU
기억 지속성	약함	강함	중간~강함
연산 속도	빠름	느림	중간
파라미터 수	적음	많음	중간
사용 예	짧은 감성 분석	번역, 음성, 의료	실시간 예측, 챗봇

📂 Python 예제 (TensorFlow)

🔁 RNN

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

model = Sequential([
    SimpleRNN(64, input_shape=(10, 1)),
    Dense(1)
])

🧠 LSTM

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(10, 1)),
    Dense(1)
])

⚡ GRU

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense

model = Sequential([
    GRU(64, input_shape=(10, 1)),
    Dense(1)
])

🧠 실제 활용 사례 정리

모델	대표 사용 분야	설명
🔁 RNN	문장 감성 분석, 자동완성	짧은 텍스트에 유용. 구조 단순
🧠 LSTM	기계 번역, 음성 인식, 의료 데이터 분석	장기 의존성 필요할 때 매우 효과적
⚡ GRU	실시간 예측, 챗봇, IoT 분석	LSTM보다 가볍고 빠름. 모바일/웹에도 적합

📄 시각 다이어그램 PDF

아래 링크에서 LSTM vs GRU 구조 비교 PDF를 다운로드하실 수 있어요:

📎 LSTM_GRU_Comparison_Diagram.pdf 다운로드

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작성: ChatGPT | 딥러닝 기초부터 실전까지 계속 업데이트됩니다 🔄

💡 딥러닝 핵심 개념 정리: CNN, RNN, Transformer, TensorFlow, PyTorch

📌 Tensor란?

Tensor는 0차원 스칼라부터 고차원 배열까지를 포함하는 다차원 배열입니다. 딥러닝의 모든 데이터는 텐서로 표현되며, 모델은 이 텐서를 입력으로 받고 연산을 수행합니다.

📌 TensorFlow란?

TensorFlow is a deep learning library in Python, created by Google in 2015, mainly used to build and train neural networks.

• ‘Tensor’는 데이터 구조, ‘Flow’는 연산 그래프를 따라 흐르는 과정을 의미합니다.
• 대규모 모델 서빙, 배포, TPU 지원에 강합니다.

📌 PyTorch란?

PyTorch is a deep learning library in Python, developed by Facebook in 2016, mainly used for building and experimenting with neural networks.

• 기존 Torch 프레임워크를 Python 기반으로 재설계한 도구입니다.
• 실험과 연구에 유리한 동적 계산 그래프, 직관적 코드 구조를 제공합니다.

📌 CNN / RNN / Transformer 요약

구분	약자 / 의미	주요 특징
🧠 CNN	Convolutional Neural Network	이미지의 공간 구조를 유지하며 특징 추출 (합성곱 연산 기반)
🔁 RNN	Recurrent Neural Network	이전 상태를 기억하며 순차 데이터 처리 (시계열, 문장 등)
⚡ Transformer	(약자 아님) 정보 변환자	Self-Attention 구조로 입력 전체를 병렬 처리하며 맥락 파악

📌 CNN 이름의 의미와 Convolution 설명

Convolution은 작은 필터(커널)를 이미지에 겹쳐가며 곱하고 더해 특정 패턴을 추출하는 연산입니다.

예: 모서리, 수직선, 대각선 같은 이미지 특징 감지

📌 CNN 실제 활용 분야 (Korean & English)

분야	활용 예 (한국어)	Application (English)
🧠 이미지 분류	고양이 vs 개, 얼굴 인식, 질병 진단	Image classification – cat vs dog, face recognition, disease diagnosis (X-ray/CT)
🎯 객체 탐지	자율주행 차량 보행자 탐지	Object detection – YOLO, SSD, Faster R-CNN
🔍 이미지 세분화	종양 위치 찾기 (U-Net)	Image segmentation – tumor localization
🧾 문자인식	OCR, 번호판 인식	OCR, license plate recognition
🎨 스타일 변환	사진을 그림처럼 바꾸기	Style transfer – photo to art
🔎 영상 분석	감시 카메라 분석, 행동 인식	Video analysis – surveillance, activity recognition
🧪 과학/공학	현미경/천문 이미지 분석	Scientific imaging – microscope & astronomy

📘 작성자: ChatGPT
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