input_shape에서의 시퀀스 길이와 특성 수는 순환 신경망(RNN) 또는 그 변형인 LSTM, GRU 레이어에 입력되는 데이터의 구조를 나타냅니다. 이들은 시계열 데이터나 텍스트 데이터와 같이 순차적인 데이터를 처리할 때 사용됩니다. 시퀀스 길이 (Sequence Length): 이는 입력 데이터의 시간 단계 또는 순차적인 단계의 수를 나타냅니다. 즉, 하나의 시퀀스 내에 있는 연속적인 데이터 포인트의 개수입니다. 예를 들어, 시계열 데이터에서 시퀀스 길이는 고려하고자 하는 시간 프레임의 길이가 될 수 있습니다. 만약 하루 동안 시간별 데이터를 고려한다면, 시퀀스 길이는 24가 될 수 있습니다. 특성 수 (Number of Features): 이는 각 시간 단계에서의 관찰된 특성(변수)의 수를 나타..

LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)는 둘 다 순환 신경망(RNN)의 변형으로, 시퀀스 데이터(예: 시계열 데이터, 텍스트 등)를 처리하는 데 사용됩니다. 두 구조 모두 기본 RNN의 단점인 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었으나, 그들의 내부 구조와 작동 방식에서 차이가 있습니다. LSTM의 특징 게이트: LSTM은 셀 상태를 조절하기 위해 세 개의 게이트(입력 게이트, 출력 게이트, 망각 게이트)를 사용합니다. 이 게이트들은 네트워크가 장기간에 걸친 의존성을 학습할 수 있도록 돕습니다. 셀 상태: LSTM은 셀 상태라는 추가적인 정보 흐름을 가지고 있으며, 이는 네트워크를 통해 정보를 장기간에 걸쳐 전달하는 데 도움을 줍니다. 매개..