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📌 양방향 RNN – 양방향으로 문맥을 이해하다

🔄 양방향 RNN – 양방향으로 문맥을 이해하다

언어는 앞뒤 흐름이 모두 중요합니다. 단방향 모델은 앞만 보아 한계를 가졌지만, 양방향 알엔엔은 과거와 미래 정보를 동시에 활용하며 더 깊은 이해를 가능하게 했습니다. 품사 태깅, 개체명 인식, 번역, 음성 인식에서 성능이 크게 향상되었습니다. 그러나 실시간 처리에는 제약이 있었고, 계산 비용도 부담이었습니다.

✨ 핵심 포인트

단방향 구조의 한계

양방향 학습으로 문맥 이해 강화

실제 태깅과 번역에서 효과

실시간 응용에서의 제약

👉 다음 이야기: 시퀀스 투 시퀀스 – 인코더-디코더의 혁신

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