RNN - 입력과 출력 시퀀스

● sequence-to-sequence network

- 주식가격 같은 시계열 데이터를 예측하는 데 유용

- 최근 N일치의 주식각격을 주입하면 네트워크는 하루 앞선 가격을 출력해야 한다. 

  (즉, N-1일 전부터 내일까지 모든 출력을 다 봄)

 

 

● sequence-to-vector network

- 입력 시퀀스를 네트워크에 주입하고, 마지막을 제외한 모든 출력 무시

- ex) 영화 리뷰에 있는 연속된 단어를 주입하면 네트워크는 감성 점수를 출력

- 인코더(encoder)라고 불림

 

● delayed sequence-to-sequence network

- 인코더(encoder)라고 불리는 sequence-to-vector network 뒤에 디코더(decoder)라 불리는

   vector-to-sequence network를 연결

- ex) 한 언어의 문장을 다른 언어로 번역하는 데 사용할 수 있다.

  한 언어의 문장을 네트워크에 주입하면 인코더는 이 문장을 하나의 벡터 표현으로 변환하고,

  그다음에 디코더가 이 벡터를 다른 언어의 문장으로 디코딩합니다.

- 문장의 마지막 단어가 번역의 첫 번째 단어에 영향을 줄 수 있으므로,

  번역하기 전에 전체 문장이 주입될 때까지 기다려야 한다.