기본 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network) 과 이의 변형 기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
RNN은 계층이 깊어질수록 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient pro blem) 가 발생하기 쉽다.
LSTM(Long Short Term Mem ory) 의 출력은 이 전 시점의 입력값과 은닉층의 값뿐만 아니라 이후 시점의 입력값과 은닉층의 값에도 영향을 받는 다 .
RNN에서 순환 드롭아웃 (recurrent dropout) 은 과 적합(overfitting) 을 방지하기 위해 사용된 다 .
GRU(Gated Recurrent Unit)는 LSTM과 유사한 원리로 동작하지만 , 게이트 수를 줄여 더 간결한 구조를 갖는 다 .
기본 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network) 과 이의 변형 기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
A. RNN은 계층이 깊어질수록 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient pro blem) 가 발생하기 쉽다.
B. LSTM(Long Short Term Mem ory) 의 출력은 이 전 시점의 입력값과 은닉층의 값뿐만 아니라 이후 시점의 입력값과 은닉층의 값에도 영향을 받는 다 .
C. RNN에서 순환 드롭아웃 (recurrent dropout) 은 과 적합(overfitting) 을 방지하기 위해 사용된 다 .
D. GRU(Gated Recurrent Unit)는 LSTM과 유사한 원리로 동작하지만 , 게이트 수를 줄여 더 간결한 구조를 갖는 다 .