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RNN 과 LSTM 차이

RNN에서 LSTM으로 발전하면서 이동 상태(Cell State)와 은닉 상태(Hidden State)의 역할이 RNN과 비교해 크게 개선되었습니다. 이 두 상태는 LSTM에서 핵심적인 기능을 담당하며, RNN의 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다. RNN과 LSTM의 차이점은 주로 정보를 어떻게 전달하고 기억하는지에 관한 것입니다.

1. RNN에서의 은닉 상태

RNN의 한계:

RNN에서는 은닉 상태(Hidden State) 하나만 존재하며, 각 시간 단계(time step)에서 이전 은닉 상태를 다음 단계로 전달하면서 순차적인 데이터를 처리합니다.

• RNN의 은닉 상태는 과거 정보를 현재 상태로 전달하는 역할로 과거의 정보를 유지하는 역할을 하지만, 이 정보는 시간이 지남에 따라 손실되기 쉽습니다. 특히, 기울기 소실 문제(Gradient Vanishing Problem)로 인해 장기적인 의존성(long-term dependency)을 학습하는 데 어려움이 있습니다.

• RNN은 시간이 지남에 따라 중요한 정보를 잃어버리며, 긴 시퀀스에서는 과거의 정보를 효과적으로 유지할 수 없습니다.

2. LSTM에서의 이동 상태와 은닉 상태

LSTM은 RNN의 은닉 상태만으로는 해결할 수 없는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해, 이동 상태(Cell State)와 은닉 상태(Hidden State)를 별도로 관리하는 구조를 도입했습니다.

(1) 이동 상태(Cell State):

• LSTM에서 이동 상태(Cell State)는 장기적인 정보를 유지하고 이동시키는 역할을 합니다. 이는 장기 기억과 유사한 기능을 하며, 시간이 지나도 중요한 정보를 잃지 않고 전달할 수 있습니다.

• 이동 상태는 각 시간 단계에서 거의 변하지 않고, LSTM의 게이트들(Forget Gate, Input Gate, Output Gate)에 의해 정보가 선택적으로 유지되거나 잊히게 됩니다.

• 이 구조 덕분에 장기 의존성을 처리할 수 있으며, 과거의 중요한 정보가 미래의 예측에 활용될 수 있도록 보존됩니다.

(2) 은닉 상태(Hidden State):

• 은닉 상태는 LSTM에서 현재 시간 단계의 단기적인 정보를 나타내며, 출력에 직접적으로 영향을 미칩니다. 은닉 상태는 이동 상태에서 파생된 정보로, 셀 상태와 함께 현재 입력을 바탕으로 새롭게 갱신됩니다.

• 은닉 상태는 RNN에서처럼 각 시간 단계에서 변화하며, LSTM의 출력에 사용됩니다.

LSTM에서의 역할:

• 이동 상태(Cell State): 장기적인 정보가 전달되는 경로로, 정보를 선택적으로 잊거나 유지할 수 있습니다. 이를 통해 LSTM은 장기적인 패턴을 학습할 수 있으며, 이는 RNN에서는 불가능했던 기능입니다.

• 은닉 상태(Hidden State): 현재 시간 단계에서 중요한 정보를 나타내며, 이동 상태로부터 전달받은 정보를 바탕으로 출력에 영향을 미칩니다. 이 은닉 상태는 계속해서 시간 단계가 지남에 따라 업데이트되며, 네트워크의 출력을 결정하는 중요한 요소입니다.

결론

• RNN에서는 은닉 상태 하나만 사용하여 시계열 데이터를 처리하지만, 이 방식은 장기적인 정보를 처리하는 데 한계가 있습니다. 특히, 기울기 소실 문제로 인해 긴 시퀀스를 학습하는 데 어려움을 겪습니다.

• LSTM에서는 이동 상태(Cell State)와 은닉 상태(Hidden State)를 분리하여 각각 다른 역할을 부여함으로써, 장기 의존성 문제를 해결했습니다. 이동 상태는 장기 기억을 담당하고, 은닉 상태는 현재 출력과 관련된 정보를 관리합니다.

따라서, LSTM은 장기적인 정보와 단기적인 정보를 분리하여 관리함으로써 RNN보다 더 복잡하고 긴 시퀀스를 학습할 수 있습니다.

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참고