"순환 신경망"의 두 판 사이의 차이

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== 역사 ==
RNN은 1986년 [[ 데이비드 멜하르트멜하트|데이비드 루멜하르트]]의 연구에 기반을 둔다.<ref>{{저널 인용|제목=Learning representations by back-propagating errors|저널=Nature|성=Williams|이름=Ronald J.|성2=Hinton|이름2=Geoffrey E.|날짜=October 1986|권=323|호=6088|쪽=533–536|doi=10.1038/323533a0|issn=1476-4687|성3=Rumelhart|이름3=David E.}}</ref> RNN의 특수한 예시인 홉필드 네트워크가 1982년 [[ 존 홉필드|존 홉필드]]에 의해 발명되었고, 1993년에는 신경 기억 압축기가 "Very Deep Learning"를 구현하는데 성공했는데, 1000개 이상의 레이어로 구성된 정적 RNN이 사용되었다.<ref name="schmidhuber1993">{{서적 인용|url=ftp://ftp.idsia.ch/pub/juergen/habilitation.pdf|제목=Habilitation thesis: System modeling and optimization|성=Schmidhuber|이름=Jürgen|저자링크=Jürgen Schmidhuber|연도=1993}} Page 150 ff demonstrates credit assignment across the equivalent of 1,200 layers in an unfolded RNN.</ref>
 
=== LSTM ===

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