MLP와 같은 방식은 input 데이터로 위치나 순서와 상관없이 형성된 데이터를 사용하여 모델을 학습한다. 반면에 CNN은 regional feature를 학습하기 때문에 일정 크기의 kernel을 활용하여 Convolution 연산으로 학습을 한다. 하지만 소리, 문자열, 주가 등의 시퀀스 데이터는 독립적인 데이터라(i.i.d)는 머신러닝의 가정을 위배하는 경우가 많기 때문에 학습이 원활하게 이루어지지 않는 경우가 있다. local 적인 측면에 집중한 CNN 또한 이러한 시퀀스 데이터에 적용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순환신경망(RNN : Recurrent Neural Network)이라는 개념이 나오게 되었다. 1. 시퀀스 데이터 (Sequence data) : 시퀀스 데이터는 데..