RNN 계열의 모델 RNN 계열 모델의 자세한 설명은 이전에 작성한 글을 참고하면 된다. https://glanceyes.tistory.com/entry/Deep-Learning-RNNRecurrent-Neural-Network?category=1050635 순차 데이터와 RNN(Recurrent Neural Network) 계열의 모델 Sequential Model Sequential Data [출처] https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras 일상적으로 접하는 데이터는 대부분 sequential data이다. (예: 음성, 비디오 등) Naive Sequence Model $$ p(x_t gla..

Sequential Model Sequential Data [출처] https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras 일상적으로 접하는 데이터는 대부분 sequential data이다. (예: 음성, 비디오 등) Naive Sequence Model $$ p(x_t | x_{t-1}, x_{t-2}, \cdots) $$ 시간이 지남에 따라 고려해야 하는 데이터의 개수가 계속 증가한다. 길이가 주어지지 않아서 받아들여야 하는 데이터의 입력의 차원을 알 수 없다는 단점이 있다. Autoregressive Model [출처] https://www.researchgate.net/figure/Autoregressi..