더 단순한 구조의 순환 신경망, GRU

GRU(Gated Recurrent Unit)는 RNN의 한계를 해결하기 위해 만들어진 구조로, LSTM과 비슷한 기능을 하면서도 구조는 더 단순한 순환 신경망입니다.

GRU는 중요한 정보를 기억하고 필요 없는 정보를 지우는 방식으로 장기 의존성 문제를 완화합니다.

LSTM은 장기 정보를 기억할 수 있다는 장점이 있지만, 구조가 복잡하고 학습 속도가 느릴 수 있습니다.

GRU는 LSTM의 성능은 유지하면서, 더 간단한 구조로 빠르게 학습할 수 있도록 설계된 모델입니다.

GRU는 LSTM처럼 게이트를 사용하지만, 게이트의 수가 더 적고 계산이 간단합니다.

따라서 구현이 쉽고 훈련 속도도 빠르다는 장점이 있습니다.

GRU는 다음 두 가지 게이트로 구성됩니다.

• 업데이트 게이트 (Update Gate): 과거의 정보를 얼마나 유지할지 결정합니다. 기억할 정보의 양을 조절합니다.

• 리셋 게이트 (Reset Gate): 과거의 정보를 얼마나 무시할지를 결정합니다. 이전 상태와 현재 입력을 얼마나 결합할지를 조절합니다.

이 두 게이트는 함께 작동하여, 중요한 정보는 계속 유지하고 불필요한 정보는 지우는 역할을 합니다. 결과적으로, GRU는 시간 순서에 따라 정보를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

GRU는 다음과 같은 과정을 거쳐 동작합니다.

1. 현재 입력과 이전 상태를 바탕으로 업데이트 게이트와 리셋 게이트를 계산합니다.

2. 리셋 게이트는 과거 정보를 얼마나 반영할지 결정합니다.

3. 업데이트 게이트는 새로운 상태를 얼마나 반영할지를 정합니다.

4. 최종적으로 새로운 상태를 계산하고, 다음 시점으로 전달합니다.

이렇게 GRU는 적은 수의 연산만으로도 RNN처럼 정보를 순차적으로 처리하면서, 오래된 정보도 잘 기억할 수 있습니다.

다음 수업에서는 순환 신경망 기반 모델과 비교되는 트랜스포머(Transformer) 구조에 대해 알아보겠습니다.