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[Deep learning] LSTM과 GRU를 Vector combination 관점에서 살펴보기

LSTM과 GRU를 Vector combination 관점에서 어떤 차이가 있는지 알아보겠습니다. 바로 비교하기 앞서 Vector combination에 대해 먼저 알아보고 LSTM과 GRU의 차이를 비교해 보겠습니다.선형대수나 기하학에서 자주 등장하는 Combination은 보통 여러 벡터를 특정 규칙에 따라 합치는 방식을 의미합니다. 먼저 가장 익숙한 Linear Combination에 대해 알아볼게요.  Linear Combination정의: 벡터 공간에서 벡터 x1, x2, …, xn과 스칼라(실수) 계수 α1, α2, …, αn가 주어졌을 때, α1x1 + α2x2 + ⋯ + αnxn 의 형태를 선형 결합 이라고 부릅니다. 계수의 제약: 없음. 모든 αi는 어떤 실수든 가능하며, 합이 특정 값이..

Machine learning & Deep learning 2025.02.16
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sql, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 트랜스포머, NeurIPS, Machine Learning, Overfitting, Structured Prediction, contrastive learning, 뉴립스, C++, Ridge regression, AI, Generative Model, Linear Regression, k-Fold, Multimodal, transformer, confounding effect,

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