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순환신경망(RNN)의 구조와 특징 이해하기2025.11.151. 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...2025.11.15
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트랜스포머 모델링2025.05.061. 트랜스포머 모델 트랜스포머는 어텐션만으로 구성된 신경망 모델로, RNN이나 CNN의 단점을 보완한 모델입니다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 사용하며, 단어를 동시에 고려할 수 있고 입력에 순서 정보가 없다는 특징이 있습니다. 트랜스포머 인코더는 멀티헤드 셀프 어텐션으로 구성되어 있으며, 트랜스포머 디코더는 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션을 사용합니다. 2. CNN의 문제점 CNN은 커널을 이용하기 때문에 이미지의 특징을 추출하는데 있어 국소적인 부분만을 고려하는 문제점이 있습니다. 3. RNN의 문제점 RNN은 시간의 흐름에 ...2025.05.06
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마코위츠 네트워크 리포트2025.01.281. 금융공학개론 금융공학개론의 한 학기 간 학습 과정은 금융 시장의 기본 개념으로 시작하여 점차 깊이 있는 이론들을 학습하는 것으로 확장되었습니다. 이 과정에서 먼저 금융 시장의 구조와 기능을 이해함으로써, 주식, 채권, 파생상품 등 다양한 금융 상품이 어떻게 거래되고 시장 참여자들이 어떤 역할을 하는지를 학습하였습니다. 이러한 기본 지식은 시장의 효율성과 가격 결정 메커니즘을 이해하는 데 중요한 토대가 되었습니다. 이어서, 효율적 시장 가설의 탐구를 통해 금융 시장에서 가격이 어떻게 형성되고, 시장 가격이 모든 공개된 정보를 어...2025.01.28
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생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)2025.01.151. 생성형 인공지능이란? 생성형 인공지능은 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 생성으로 구성되며, GPT와 ChatGPT와 같은 모델이 대표적입니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 콘텐츠 생성에 활용되지만, 데이터 의존성, 모델 복잡성, 윤리적 문제 등의 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강, 전이 학습, 하드웨어 개선, 효율적인 알고리즘 개발 등의 방안이 필요합니다. 2. 언어 처리 신경망 개요 RNN은 순차 데이터 처리를 위해 필요하지만, 기울기 소실 문제가 있습니다. LSTM과 GRU...2025.01.15
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