RNN에서 LSTM까지

필수 선행 학습 📖

• 파이토치 첫걸음 [1]
• 딥러닝 첫걸음
• 딥러닝 입문 [1]

학습 목표

스테이지 1 : RNN 원리와 구조

순환 신경망(RNN)의 기본 이론과 구조를 학습합니다. RNN이 시퀀스 데이터를 처리하는 데 필수적인 이유와 내부적으로 정보를 저장하고 이를 활용하여 연속적인 데이터를 어떻게 처리하는지에 대한 이해를 돕습니다. 또한, RNN이 언어, 음악, 시계열 데이터와 같은 시퀀스 데이터의 복잡성을 어떻게 해결하는지에 대한 원리를 배우게 됩니다. 이를 통해 데이터의 연속성을 인식하고 미래의 사건을 예측하는 방법을 익힙니다.

스테이지 2 : 파이토치를 통한 RNNcell 구현

파이토치(PyTorch)를 활용하여 RNN의 기본 셀을 단계별로 구현합니다. 지난 스테이지에서 RNN의 이론적 배경과 아키텍처를 학습한 뒤, 이번에는 실제 코드를 작성하면서 RNN 셀이 시퀀스 데이터를 처리하고 정보를 시간에 따라 어떻게 전달하는지 직접 구현하고 확인합니다. 이 과정에서 입력 데이터 처리, 가중치 적용, 은닉 상태 업데이트, 출력 생성 등 RNN의 각 구성 요소가 상호작용하는 방식을 실습하게 됩니다.

스테이지 3 : MyRNN 클래스구현과 단일 Sequence 데이터 처리

파이토치를 사용하여 RNN 모델의 클래스를 직접 구현하고, 시퀀스 데이터 처리를 실습합니다. 지난 스테이지에서 배운 Simple RNN의 기본 개념을 바탕으로, 실제 시퀀스 데이터에 적용해보며 RNN의 동작 과정을 단계별로 체험하게 됩니다. 이를 통해 모델이 어떻게 시간에 따라 정보를 처리하고 기억하는지 깊이 이해하고, 실제 시퀀스 데이터 예측에 RNN을 어떻게 활용할 수 있는지 학습합니다.

스테이지 4: LSTM 원리와 구조 이해 및 LSTMcell 구현

이 단계에서는 RNN의 기술적 한계를 극복하기 위해 개발된 LSTM(Long Short-Term Memory)의 기본 원리와 구조를 학습합니다. LSTM은 '장기 의존성 문제'와 '기울기 소실' 문제를 해결하기 위해 게이트 메커니즘과 셀 상태를 도입하였습니다. 이 구조는 정보를 장기간에 걸쳐 유지하면서 필요한 정보만을 선택적으로 저장하고 업데이트 할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM의 게이트들은 망각 게이트(Forget Gate), 입력 게이트(Input Gate), 출력 게이트(Output Gate) 등으로 구성되며, 각각의 게이트가 특정한 역할을 수행하여 전체 네트워크의 효율성을 높입니다. 이 스테이지를 통해 학습자는 LSTM의 동작 메커니즘을 이해하고, 간단한 LSTM 모델을 구현하여 시퀀스 데이터를 처리하는 실습을 진행합니다.

스테이지 5: LSTM 모델 생성과 연속적 시퀀스 데이터 처리

연속적 시퀀스 데이터를 처리하기 위한 LSTM 네트워크의 구현과 활용을 학습합니다. 파이토치의 nn.LSTM 모듈을 사용하여 LSTM 모델을 구성하고, 서울시 평균 기온 예측 데이터를 사용하여 모델을 훈련 및 평가합니다. 이 과정을 통해 LSTM이 시간에 따른 데이터의 특성과 종속성을 어떻게 처리하는지 실제적으로 이해하고 적용하는 경험을 얻게 됩니다.

스테이지 6: LSTM 모델 학습과 추론, 모델 저장과 복원

실제 시계열 데이터셋을 사용하여 LSTM 모델의 전체 학습 과정을 실행합니다. 여기에는 모델의 훈련, 추론, 성능 평가, 그리고 모델의 상태를 저장하고 필요시 재사용할 수 있도록 복원하는 방법이 포함됩니다. 이 과정을 통해 학습된 모델을 어떻게 실제 데이터에 적용하고, 추후 사용을 위해 어떻게 관리하는지에 대한 이해를 높입니다. 서울시 평균 기온 예측 데이터를 활용하여, 모델이 시계열 데이터의 특성을 어떻게 학습하고, 이를 기반으로 미래 값을 어떻게 예측하는지 실질적인 경험을 할 수 있습니다.

(부록) 종합 코드 복습하기

이 부록에서는 LSTM 모델의 학습부터 추론, 모델 저장 및 복원까지의 전 과정을 하나의 종합적인 코드로 제공합니다. 스테이지 6에서 단계별로 배운 내용을 하나로 통합하여, 실제 LSTM 모델의 전체적인 흐름을 복습하고 이해를 깊게 할 수 있습니다. 학습과 검증을 동시에 진행하며 최적의 에포크 수를 찾고, 과적합을 감지하는 실습을 통해, 실제 프로젝트에서 LSTM 모델을 효과적으로 구현하고 평가할 수 있는 능력을 강화합니다.