Data Science/NLP

[NLP 개론] #4 그래서 RNN이 뭔데? (Recurrent Neural Network, 순환 신경망)

PM스터 2024. 2. 21. 16:02
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RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 자연어 처리(NLP), 시계열 분석, 음성 인식 등 다양한 시퀀스 데이터 처리 작업에 널리 사용되는 신경망 모델입니다. RNN의 핵심 아이디어는 데이터의 순서와 컨텍스트를 기억하는 것이며, 이를 통해 시퀀스 내 각 요소 간의 장기적인 의존성을 모델링할 수 있습니다. 이 글에서는 RNN의 기본 원리, 구조, 작동 방식, 그리고 실제 응용 사례에 대해 살펴보겠습니다.

RNN 기술 발전 패러다임

RNN은 시퀀스 데이터의 정보를 시간에 따라 전달할 수 있는 순환 구조를 가집니다. 이 순환 구조 덕분에, 과거의 입력이 현재와 미래의 출력에 영향을 미칠 수 있습니다. 초기 RNN 모델은 간단한 시퀀스 데이터 처리에는 유용했지만, 장기 의존성 문제(long-term dependencies problem)로 인해 복잡한 시퀀스를 모델링하는 데 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 변형 모델이 개발되었으며, 이러한 모델들은 장기 의존성을 효과적으로 처리할 수 있는 구조를 제공합니다.

RNN의 구조

기본적인 RNN 구조는 각 시간 단계에서 입력을 받고, 이를 바탕으로 은닉 상태를 업데이트한 후 출력을 생성합니다. 이 과정은 모든 시간 단계에 걸쳐 반복되며, 각 단계의 은닉 상태는 다음 단계의 입력과 함께 사용됩니다. RNN의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:

  • 입력층(Input Layer): 시퀀스 데이터의 각 요소를 모델에 제공합니다.
  • 은닉층(Hidden Layer): 현재의 입력과 이전의 은닉 상태를 결합하여 현재의 은닉 상태를 계산합니다. 이 은닉 상태는 시간에 따른 정보를 저장하는 메모리 역할을 합니다.
  • 출력층(Output Layer): 현재의 은닉 상태를 바탕으로 최종 출력을 생성합니다.
    RNN 구조 예시

RNN의 작동 원리

RNN의 작동 원리는 다음과 같은 수식으로 표현됩니다:

  • 은닉 상태 업데이트:
    $$
    h_t = \text{tanh}(W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t + b_h)
    $$
  • 출력 생성:
    $$
    y_t = W_{hy} h_t + b_y
    $$

    여기서, $x_t$는 시간 $t$에서의 입력, $h_t$는 시간 $t$에서의 은닉 상태, $y_t$는 시간 $t$에서의 출력입니다. $W_{hh}$, $W_{xh}$, $W_{hy}$는 가중치 행렬이고, $b_h$, $b_y$는 편향입니다.

RNN의 구체적인 응용 사례

RNN은 그 유연성과 효율성으로 다양한 분야에서 구체적인 응용 사례를 가지고 있습니다. 여기에서는 몇 가지 주요 사례와 함께 Python과 PyTorch를 사용한 간단한 RNN 예시 코드를 제공하겠습니다.

자연어 처리: 텍스트 생성

자연어 처리 분야에서 RNN은 주어진 텍스트의 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 소설의 일부분을 모델에 입력으로 제공하면, 학습된 패턴을 바탕으로 이야기를 이어나갈 수 있습니다.

VAnila RNN 기반 기계번역 예시 이미지

시계열 분석: 주식 가격 예측

시계열 데이터 처리에도 RNN이 활용됩니다. 주식 시장의 과거 데이터(예: 가격, 거래량)를 기반으로 미래의 주식 가격을 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. RNN은 시간에 따른 데이터의 패턴을 인식하고, 이를 바탕으로 미래 값을 예측합니다.

음성 인식

음성 인식에서 RNN은 오디오 신호의 시퀀스에서 특정 단어나 구를 인식하는 데 사용됩니다. 음성 데이터의 시간적 특성과 패턴을 학습하여, 사용자의 명령을 텍스트로 변환할 수 있습니다.

RNN 예시 코드와 설명

PyTorch를 사용한 간단한 RNN 모델 구현 예시를 통해, 텍스트 데이터 처리를 위한 RNN의 응용을 살펴보겠습니다. 이 예시에서는 간단한 텍스트 생성 작업을 수행합니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

# 하이퍼파라미터 설정
n_hidden = 128
n_letters = 57  # 입력과 출력의 크기(예: 알파벳 개수)
rnn = RNN(n_letters, n_hidden, n_letters)

# 입력 텐서 준비 (예: 'A'의 원-핫 벡터)
input = torch.zeros(1, n_letters)
input[0][ord('A') - ord('A')] = 1

# 은닉 상태 초기화
hidden = torch.zeros(1, n_hidden)

# RNN 실행
output, next_hidden = rnn(input, hidden)

 

이 코드는 RNN 모델을 정의하고, 간단한 입력('A' 문자)을 바탕으로 다음 문자를 예측합니다. 실제 응용에서는 훨씬 더 큰 데이터셋과 복잡한 모델이 사용되겠지만, 이 예시는 RNN의 기본적인 작동 원리를 보여줍니다.

결론

RNN은 시퀀스 데이터를 처리하는 강력한 모델로, 자연어 처리, 시계열 분석, 음성 인식 등 다양한 분야에서 유용하게 사용됩니다. PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용하면, RNN을 쉽게 구현하고 다양한 태스크에 적용할 수 있습니다. RNN을 통해 복잡한 시퀀스 데이터의 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하거나 미래를 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다.

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Reference:

https://velog.io/@yuns_u/%EC%88%9C%ED%99%98-%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9DRNN-Recurrent-Neural-Network

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