LSTM(Long Short-Term Memory)의 개념LSTM은 RNN(Recurrent Neural Network)의 한 종류로, 장기 의존성(Long-term dependency) 문제를 해결하기 위해 개발된 모델이다.기본 RNN은 시간이 지남에 따라 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제가 발생하는데, LSTM은 셀 상태(Cell State)와 게이트 구조(Gates)를 활용하여 이를 해결한다. (w가 지워지지 않도록) LSTM의 주요 구성 요소셀 상태(Cell State): 네트워크의 장기 기억을 유지하는 경로입력 게이트(Input Gate): 새로운 정보를 셀 상태에 추가할지 여부 결정망각 게이트(Forget Gate): 불필요한 정보를 제거출력 게이트(Output Gate):..
