RNN(Recurrent Neural Network)은 시간적으로 연속성이 있는 데이터를 처리하려고 고안된 인공 신경망입니다. RNN의 ‘Recurrent(반복되는)’는 이전 은닉층이 현재 은닉층의 입력이 되면서 ‘반복되는 순환 구조를 갖는다’는 의미입니다. RNN이 기존 네트워크와 다른 점은 ‘기억(memory)’을 갖는다는 것입니다. 이때 기억은 현재까지 입력 데이터를 요약한 정보라고 생각하면 됩니다. 따라서 새로운 입력이 네트워크로 들어올 때마다 기억은 조금씩 수정되며, 결국 최종적으로 남겨진 기억은 모든 입력 전체를 요약한 정보가 됩니다.

▲ 그림 7-4 순환 신경망(RNN)