순환신경망 RNN이란 (파이썬으로 집값 예측해보기)

1. 순환신경망(RNN) 개요

순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 자연어 처리, 시계열 분석, 음성 인식 등 연속된 데이터의 패턴을 학습하는 데 특화된 딥러닝 구조이다. 기존의 신경망은 입력과 출력이 독립적이었으나, RNN은 이전 상태를 기억하는 순환 구조를 통해 시퀀스 데이터의 맥락 정보를 유지한다. 이는 데이터를 시간적 순서에 따라 순차적으로 처리할 수 있게 만들어, 텍스트의 다음 단어 예측, 주가 예측, 기상 데이터 분석 등에 널리 활용된다. 예를 들어, 2020년 발표된 연구에 따르면 RNN은 자연어 생성 과제에서 기존 전통적 기법보다 22% 높은 정확도를 기록했고, 금융 분야에서는 주가의 일일 변동 예측에서 평균 15%의 오차 범위를 확보하는 데 기여했다. RNN의 구조는 시간 축을 따라 반복적으로 가중치를 공유하며, 하나의 시점에서 계산된 은닉 상태(hidden state)가 다음 시점의 계산에 영향을 준다. 이로 인해 RNN은 긴 시퀀스에서도 과거 정보를 유지하며 학습할 수 있으며, 이는 일반 신경망이 장기 의존성 문제(long-term dependency)로 어려움을 겪는 것에 비해 큰 강점이다. 그러나 전통적인 RNN은 긴 시퀀스에서 기울기 소실(vanish…