1. 순환신경망(RNN)의 정의 및 구조 RNN은 'Recurrent'라는 용어로 표현되며, 되풀이되는 또는 반복적인 특성을 가집니다. RNN의 핵심은 순환 연결 구조로, 현재 단계의 출력이 다시 입력으로 되돌아가는 자기 회귀적 특성을 가집니다. 이는 이전 단계의 정보를 현재 단계에서 계속 활용할 수 있게 하며, 순차적 패턴과 시간적 의존성을 모델링하는 데 효과적입니다. 루프 메커니즘을 통해 연속된 단계 사이의 정보 전달이 가능하여 시퀀스 관련 작업에 특히 유용합니다. 2. RNN과 피드포워드 신경망의 차이 일반적인 신경망은 피드포...