🔁 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
작성: ChatGPT | 딥러닝 기초부터 실전까지 계속 업데이트됩니다 🔄
