순환 신경망

순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터를 처리하는데 특화된 인공 신경망의 한 종류이다. 기존의 피드포워드 신경망과는 달리, 순환 신경망은 네트워크 내부에 순환 구조를 가지고 있어, 이전 단계의 출력이 현재 단계의 입력에 영향을 미치는 방식으로 작동한다. 이러한 순환 구조는 신경망이 과거의 정보를 기억하고 활용할 수 있게 하여, 시계열 데이터 분석, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

RNN의 핵심적인 특징은 '상태(state)' 또는 '기억(memory)'을 유지한다는 점이다. 각 시간 단계(time step)마다 입력 데이터와 이전 단계의 은닉 상태(hidden state)를 함께 처리하여 현재 단계의 은닉 상태를 업데이트한다. 이 은닉 상태는 네트워크가 과거 정보를 저장하고 전달하는 역할을 수행한다. 따라서 RNN은 입력 데이터의 순서를 고려하여 정보를 처리할 수 있으며, 가변 길이의 시퀀스 데이터도 효과적으로 다룰 수 있다.

하지만 기본적인 RNN은 긴 시퀀스 데이터를 처리할 때 기울기 소실(vanishing gradient) 또는 기울기 폭주(exploding gradient) 문제에 직면할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 개선된 구조의 순환 신경망이 개발되었다. LSTM과 GRU는 게이트(gate) 메커니즘을 도입하여 정보의 흐름을 제어하고, 장기 의존성(long-term dependency)을 더 잘 학습할 수 있도록 설계되었다.

순환 신경망은 자연어 처리 분야에서 특히 중요한 역할을 수행한다. 텍스트 생성, 기계 번역, 감성 분석, 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, 문맥을 이해하고 텍스트의 의미를 파악하는 데 필수적인 기술로 자리 잡았다. 또한, 음성 인식, 비디오 분석, 로봇 제어 등 다양한 분야에서도 순환 신경망의 활용이 증가하고 있다.