참고로 셀 유형은 다음과 같습니다.
• nn.RNNCell: SimpleRNN 계층에 대응되는 RNN 셀
• nn.GRUCell: GRU 계층에 대응되는 GRU 셀
• nn.LSTMCell: LSTM 계층에 대응되는 LSTM 셀
이렇게 RNN의 계층과 셀을 분리해서 설명하는 이유는 파이토치에서 이 둘을 분리해서 구현이 가능하기 때문입니다. 따라서 앞으로 진행될 RNN 예제는 이 둘을 분리해서 진행합니다.
RNN의 활용 분야로는 대표적으로 ‘자연어 처리’를 꼽을 수 있습니다. 연속적인 단어들의 나열인 언어(자연어) 처리는 음성 인식, 단어의 의미 판단 및 대화 등에 대한 처리가 가능합니다. 이외에도 손글씨, 센서 데이터 등 시계열 데이터 처리에 활용됩니다.
이제 구체적으로 RNN 구조를 살펴보겠습니다.