Data Analysis for Investment & Control

현재 딥러닝 분야에서 CNN과 함께 큰 영역으로 자리매김하고 있는 RNN, Recurrent Neural Network은 그 이름이 의미하는 바와 같이 과거의 값이 이후로 영향을 계속해서 미친다는 구조로 신경망을 설계하는 것이다. 응용 분야로는 시계열 데이터를 처리하는 언어 모델이나 시간에 따른 데이터의 변화가 존재하는 주식 시장 데이터와 같은 곳에 적용해 볼 수 있다. 단순한 RNN 구조는 Weight update시 gradient의 vanishing 문제와 exploding 문제가 발생하는데, 이를 구조적으로 개선한 것이 최근 널리 쓰이고 있는 LSTM, Long-Short Term Memory 구조가 있다. Simple Recurrent Network 구조와 LSTM의 구조 비교 구글링을 해보면 R..