GRU

✅ LSTM과 GRU는 둘 다 **순환 신경망(RNN)**의 한 종류로, 장기 의존성 문제 (Long-Term Dependency, 과거의 중요한 정보를 잊어버리는 문제)를 해결하기 위해 개발된 모델입니다. GRU는 LSTM의 복잡성을 줄여서 더 효율적으로 만든 간소화 버전이라고 할 수 있어요. 🧠📝 LSTM과 GRU의 공통점과 차이점공통점게이트(Gate) 구조: 둘 다 **'게이트'**라는 특별한 구조를 사용하여 정보의 흐름을 제어합니다. 이 게이트들은 어떤 정보를 기억하고 어떤 정보를 잊어버릴지 결정하는 역할을 해요.장기 의존성 문제 해결: RNN이 가지는 장기 의존성 문제를 효과적으로 해결하여, 먼 과거의 정보도 기억할 수 있습니다.활용 분야: 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측 등..