https://www.youtube.com/watch?v=HXa7Ah87_gM * 위 영상을 보고 정리한 글입니다. 문제시 말씀해 주세요! *LSTM은,- 시계열 데이터를 처리한다. - RNN의 장기의존성 문제 약점을 보완하기 위해 나왔다. => LSTM의 셀 상태 (Cell State, CS)라 불리는 정보가 핵심적 RNN의 약점, 장기의존성 체인룰이 계속해서 늘어남.-> 기울기가 작아짐 -> 학습에 미치는 영향이 미미하다는 뜻 -> 시간적으로 먼 입력값일수록 학습에 미치는 영향이 작아짐ex. don't / underestimate / your / inner / strength을 번역 => 당신의 / 내면의 / 힘을 / 과소평가하지 / 마세요don't와 마세요는 의미적으로 가깝지만, 이러한 관계가 반영..
