LSTM이란?
1997년 Hochreiter & Schmidhuber가 제안. 입력·출력·망각 게이트로 정보 흐름을 제어한다.
현재
NLP는 Transformer에 완전 밀림. 시계열 예측·소규모 임베디드 환경에선 여전히 사용.
RNN의 vanishing gradient를 해결한 게이트 기반 변형. Transformer 이전 NLP·시계열 주류.
1997년 Hochreiter & Schmidhuber가 제안. 입력·출력·망각 게이트로 정보 흐름을 제어한다.
NLP는 Transformer에 완전 밀림. 시계열 예측·소규모 임베디드 환경에선 여전히 사용.