이전에 배운 CNN은 우리 말로 순환 신경망이라고 부른다. 대표적으로 이미지 처리에 이용되고 있다. 단연 모든 데이터를 CNN으로만 처리할 수 없다. 데이터들마다 특징이 있는데 이전 데이터가 나중 데이터에 영향을 주는 형태의 경우는 일반적인 NN이나 CNN으로는 해결이 불가능하다. 이런 문제에 이용하는 신경망이 RNN이다. 대표적으로 언어를 처리하는 모델들이 이것을 기반으로 한다. 언어는 이전 단어를 기준으로 다음 단어를 유추할 수 있는 구조이기 때문에 이러한 모델을 사용한다. 모델을 연속적으로 그려보면 위의 그림과 같은데 각 layer에 input이 들어오기도 하지만 이전 layer에서 이용된 값이 사라지는 것이 아니라 그대로 다음 모델에 영향을 주는 형태이다. 이것을 식으로 나타내면 위와 같다. 현재..