자연어 딥러닝 기초 - RNN 알아보자.

인간의 언어를 이해하는 AI의 비밀

 

 

 

오늘은 자연어 딥러닝-RNN에 대 알아보자.

오늘의 배움

자연어 딥러닝의 기본 개념 시퀀스 데이터의 특성과 활용 순환 신경망(RNN)의 구조와 원리

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1. 자연어 딥러닝이란?

정의: 텍스트 데이터에 신경망 모델을 활용하여 의미를 학습하고 다양한 작업을 수행하는 기술

핵심 개념 한 줄 설명: 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 기술

특징:

• 대량의 텍스트 데이터를 학습함
• 단어나 문장의 의미와 문맥을 파악함
• 다양한 자연어 처리 작업(번역, 감정분석 등)을 수행함

필요성:

• 인간과 기계 간의 자연스러운 소통을 위해 필수적
• 방대한 텍스트 정보를 자동으로 분석하고 처리하기 위함

장점/단점:

• 장점: 인간의 개입 없이 텍스트를 이해하고 처리 가능, 다양한 언어에 적용 가능
• 단점: 많은 학습 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요, 완벽한 이해는 여전히 어려움

예시:

• 스마트폰 음성비서(시리, 빅스비)
• 자동번역 서비스(파파고, 구글 번역)
• 챗봇 서비스

[핵심 공식]
- 텍스트 데이터 → 전처리 → 수치 변환 → 딥러닝 모델 학습 → 결과 출력
- 입력 시퀀스(x1, x2, ..., xn) → 모델 → 출력(y)
- h_t = tanh(W_h·h_{t-1} + W_x·x_t + b_h) [RNN 은닉 상태 계산식]

입력: "오늘 저녁에 같이"
↓
RNN 처리
↓
예측 결과: 1. "먹을까요?" (확률 60%)
          2. "영화 볼까요?" (확률 25%)
          3. "만날까요?" (확률 15%)

 

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2. 핵심 개념 정리

2-1. 시퀀스 데이터/순차 데이터

• 정의: 요소들이 특정 순서로 정렬되어 있고, 순서가 의미를 결정하는 데이터 유형
• 작동 원리: 데이터의 시간적/순차적 관계를 보존하며 분석함
• 특징:
  • 순서가 중요함 (단어 순서에 따라 문장 의미가 달라짐)
  • 시점 정보를 포함함
  • 연속성을 가짐
• 장점/단점:
  • 장점: 시간에 따른 패턴 파악 가능
  • 단점: 복잡한 모델 구조 필요, 학습 시간이 김
• 필요성: 시간에 따라 변화하는 데이터 분석에 필수적
• 분석 방법
  1. 통계적 분석: 이동 평균, 분산 분석 등을 통해 시간 또는 순서의 변화 패턴 파악
  2. 머신러닝: Recurrent Neural Network(RNN), Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 등 순차 데이터 학습을 위한 신경망 사용
  3. 트랜스포머 모델: 자연어 처리 및 시계열 분석에서 효율적으로 순차적 패턴을 학습
• 예시:

# 순차 데이터 예시 - 시계열 데이터
temperature_data = [20.5, 21.2, 22.0, 23.1, 22.5]  # 5일간의 온도 기록
text_data = ["안녕", "나는", "인공지능", "공부", "중이야"]  # 단어 시퀀스

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2-2. 순환 신경망(RNN)

 

• 정의: 순차적인 데이터를 처리하기 위해 이전 정보를 기억하는 구조의 신경망
• 작동 원리: 이전 상태의 정보(은닉 상태)를 현재 계산에 포함시켜 순차적 패턴 학습

 

출처: https://yuminee.github.io/2020/11/21/machine learning/rnn1/#시간-개념을-포함한-RNN-구조

• 순환 구조: RNN은 이전의 출력 또는 은닉 상태를 다음 계산에 반영하여 시간에 따른 정보를 기억한다.
• 은닉 상태(Hidden State): 이전 시점의 정보를 현재 시점으로 전달하는 역할을 한다.
• 시간 전개(Time Unfolding): 시퀀스의 길이에 따라 동일한 구조가 반복되며, 각 시점마다 입력과 은닉 상태를 업데이트한다.

⇒ RNN을 순서대로 펼쳐 놓으면 weight을 공유하는 매우 깊은 신경망이 된다.

⇒ RNN의 오차역전파는 BPTT (Backpropagation Through Time)으로 처리된다.

 

• 특징
  • 특화: 시퀀스 데이터 처리에 강점
  • 기억 능력: 이전 입력을 '기억'하며 처리
    • 네트워크는 입력 데이터를 요약하여 기억을 저장
    • 새로운 입력이 들어올 때마다 기억을 조금씩 수정
    • 모든 입력을 처리한 후, 남은 기억은 시퀀스를 전체적으로 요약하는 정보로 활용
  • 반복적 처리: 입력마다 기억을 갱신하며 순환적으로 진행 (사람이 단어를 기억하며 이해하는 방식과 유사)
• RNN 구현체
  1. RNN: 단순 구조, 기울기 소멸 문제 발생
  2. LSTM: 게이트 구조 추가로 장기 의존성을 처리
  3. GRU: LSTM보다 간단한 구조로 비슷한 성능 제공

• 필요성: 텍스트, 음성, 시계열 데이터 등 순차적 패턴을 가진 데이터 처리에 필요
• 예시:

# RNN 기본 구현 예시 (PyTorch)
import torch.nn as nn

class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        # x 형태: (batch_size, sequence_length, input_size)
        output, hidden = self.rnn(x)
        # 마지막 시점의 출력으로 분류
        out = self.fc(hidden.squeeze(0))
        return out

 

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2-3. RNN의 입출력 타입

 

• 정의: RNN이 처리할 수 있는 다양한 입력-출력 구조 형태
• 작동 원리: 태스크에 따라 적절한 입출력 구조를 선택하여 모델 설계
• 특징:
  • 다섯 가지 기본 구조(One-to-One, One-to-Many, Many-to-One, Many-to-Many)
  • 태스크에 맞는 구조 선택 가능

1. One-to-One
   • 입력 데이터 하나에 출력 데이터 하나를 생성하는 구조
     • 이미지 분류 (Image Classification)
2. One-to-Many
   • 하나의 입력 데이터를 기반으로 다수의 출력 시퀀스를 생성
     • 이미지로부터 문장 생성 (Image Captioning)
     • 작곡, 작사
3. Many-to-One
   • 여러 입력 시퀀스를 받아 하나의 출력 데이터를 생성
     • 감정 분석 (Sentiment Analysis, 예: Positive/Negative)
     • 스팸 탐지 (Spam Detection)
4. Many-to-Many (동일 길이)
   • 입력과 출력 시퀀스의 길이가 동일한 구조
     • Video 각 frame에 label 생성
     • 품사 태깅 (Part-of-Speech Tagging)
     • 개체명 인식 (Named Entity Recognition)
     • Character 단위 문장 생성
5. Many-to-Many (다른 길이)
   • 입력과 출력 시퀀스의 길이가 다를 수 있는 구조
     • 기계 번역 (영어 → 한국어 문장)
     • 챗봇 (Chatbot)
     • 질문 응답 (Question Answering)

• 장점/단점:
  • 장점: 다양한 자연어 처리 문제에 유연하게 적용 가능
  • 단점: 복잡한 구조일수록 학습이 어려움
• 필요성: 다양한 형태의 자연어 처리 작업을 수행하기 위함
• 예시

# Many-to-One RNN 예시 (감정 분석)
sentences = ["이 영화는 정말 재미있었어요", "오늘 날씨가 좋네요", "이 제품은 품질이 좋지 않아요"]
labels = ["긍정", "중립", "부정"]

# 모델이 전체 문장(Many)을 입력받아 하나의 감정 레이블(One)을 출력

입력(영어): "I love studying artificial intelligence."
↓
RNN 처리 과정:
1. 단어 임베딩: 각 단어를 벡터로 변환
2. 인코더 RNN: 영어 문장의 의미를 인코딩
3. 디코더 RNN: 한국어 문장으로 디코딩
↓
출력(한국어): "나는 인공지능 공부하는 것을 좋아한다."

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3. 비교 분석표

구분	RNN	LSTM	GRU	일반 신경망(MLP)
특징	기본적인 순환 구조	게이트 메커니즘으로 장기 기억 강화	LSTM의 간소화 버전	순환 구조 없음
장점	구조 단순, 구현 쉬움	장기 의존성 문제 해결, 정보 선택적 저장	LSTM보다 빠른 학습, 적은 파라미터	구현 간단, 학습 빠름
단점	장기 의존성 문제, 그래디언트 소실	구조 복잡, 계산량 많음	장기 기억력이 LSTM보다 약함	순차 데이터 처리 부적합
작동원리	단순한 순환 연결로 이전 정보 전달	입력/출력/망각 게이트로 정보 제어	리셋/업데이트 게이트로 정보 제어	층별 순방향 전파만 수행
개념 코드 예시	h_t = tanh(W_h·h_t-1 + W_x·x_t + b)	f_t, i_t, o_t, c_t 게이트 사용	r_t, z_t 게이트 사용	y = activation(W·x + b)
활용사례	간단한 시퀀스 예측, 문장 감정 분석	기계 번역, 음성 인식, 복잡한 시계열 예측	텍스트 생성, 감정 분석	이미지 분류, 회귀 분석