일반적인 인공 신경망(ANN)에서는 신경망 구성에 따라 가중치가 한 방향으로 이동하며 변합니다. 하지만 순환 신경망에서는 가중치 변화가 한 방향으로 이동하는 것이 아니라, 다시 자기 자신에게 돌아오는 형태를 띱니다. 계속 반복적으로 가중치가 수정되는 모습이 나타나죠.

그림 8-7 일반적인 인공 신경망과 순환 신경망

그러면 이러한 순환 신경망은 어디에 사용될까요? 연속 데이터 결과를 예측하거나 분류할 때 사용됩니다. 순환 신경망이 기존의 일반적인 인공 신경망보다 뛰어난 점은 바로 전후 관계를 학습한다는 것입니다. 일반적인 데이터 패턴을 학습하는 인공 신경망에서 한 단계 더 나아간 학습 방식입니다. 순환 신경망은 전후 관계에 대한 패턴을 학습하기 때문에 다양한 곳에서 사용됩니다.