시퀀스 모델링¶ 이미 시공간에 정의된 수많은 문제를 해결하는 과정에서 중요한 점은 시간의 개념을 적용한다는 것 자연어 처리에서도 순차적으로 입력을 넣고, 입력에 따라 모델의 은닉 상태가 순차적으로 변하며, 상태에 따라 출력 결과가 순차적으로 반환되는 함수가 필요함 이러한 시간 개념 또는 순서 정보를 사용하여 입력을 학습하는 것을 시퀀셜 모델링이라고 함 신경망뿐만 아니라(은닉 마르코프 모델이나 조건부 랜덤 펄드 등의) 다양한 방법을 통해 이런 문제에 접근할 수 있음 신경망에서는 순환 신경망(RNN)이라는 아키텍처를 통해 효율적으로 문제를 해결할 수 잇음 1. 순환 신경망¶자연어 처리에 RNN을 적용하는 사례¶ 입력: 다수/ 출력: 단일 -> many to one 가장 흔한 예제가 감성 분석과 같은 텍스트 ..