🔹 LSTM이란?
LSTM(Long Short-Term Memory, 장기 기억 신경망)은 RNN의 한 종류로,
기억력이 짧은 RNN의 단점을 개선한 모델이에요!
✅ RNN은 연속된 데이터를 분석할 수 있지만, 기억력이 짧아서 “긴 문장”을 이해하지 못하는 문제가 있었어요.
✅ LSTM은 중요한 정보를 오랫동안 기억하도록 만들어진 RNN의 개선 버전!
👉 번역, 챗봇, 감정 분석, 음성 인식 등에서 RNN보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘해요! 🚀
🔹 RNN의 문제점 (기억력이 짧음!)
예를 들어, 긴 문장을 처리한다고 생각해봐요.
💬 “나는 어제 학교에서 아주 맛있는 햄버거를 먹었다.”
- 일반 RNN → “나는”을 기억해야 하지만, 너무 오래돼서 잊어버림
- LSTM → 중요한 정보(“나는”)를 오래 저장할 수 있음!
💡 즉, LSTM은 “중요한 정보”를 기억하고, “불필요한 정보”는 잊는 기능이 있어요!
🔹 LSTM의 핵심 구조 (3가지 게이트)
LSTM은 “기억을 관리하는 3가지 문(게이트, Gate)”를 가지고 있어요.
| 게이트 | 역할 | 설명 |
|---|---|---|
| 1. 망각 게이트 (Forget Gate) | 필요 없는 정보 버림 | “이건 중요하지 않으니 잊어버려!” |
| 2. 입력 게이트 (Input Gate) | 새로운 정보 추가 | “이건 중요한 정보야! 기억하자!” |
| 3. 출력 게이트 (Output Gate) | 최종 결정 | “결과를 출력할 때 이 정보를 사용할까?” |
🔹 LSTM이 동작하는 과정
1️⃣ 과거 정보를 읽고 필요 없는 정보 삭제 (망각 게이트)
2️⃣ 새로운 정보 추가 (입력 게이트)
3️⃣ 최종 출력 결정 (출력 게이트)
📌 간단한 예제 (햄버거 먹은 이야기)
💬 “나는 어제 학교에서 아주 맛있는 햄버거를 먹었다.”
✅ 망각 게이트 → “어제”, “학교에서”는 중요하지 않으니까 버림
✅ 입력 게이트 → “햄버거”는 중요하니까 기억
✅ 출력 게이트 → “햄버거를 먹었다”라는 정보로 결과 생성
🔹 RNN vs LSTM 비교
| 비교 항목 | RNN | LSTM |
|---|---|---|
| 기억 유지 시간 | 짧음 | 김 |
| 기울기 소실 문제 | O (문장이 길어지면 기억 못함) | X (오래 기억 가능) |
| 처리 속도 | 빠름 | 느림 (하지만 성능 좋음) |
| 사용 분야 | 짧은 문장 번역, 감정 분석 | 긴 문장 번역, 챗봇, 음성 인식 |
🔹 LSTM을 어디에 사용할까?
✔ 번역 → 긴 문장을 자연스럽게 번역
✔ 음성 인식 → 말을 알아듣고 텍스트로 변환
✔ 감정 분석 → 리뷰에서 “긍정/부정” 감정 분석
✔ 챗봇 → AI가 대화를 기억하며 자연스럽게 답변
🔹 결론 (LSTM은 RNN의 업그레이드 버전!)
✅ LSTM은 “기억력이 좋은 RNN”
✅ RNN은 기억력이 짧아 긴 문장을 이해하기 어려움
✅ LSTM은 중요한 정보를 오래 기억하고, 필요 없는 건 버릴 수 있음
✅ 번역, 음성 인식, 챗봇 같은 “긴 문장을 다루는 AI”에 필수적! 🚀
✔ 짧은 데이터 → RNN 사용 가능
✔ 긴 문장, 기억이 중요한 데이터 → LSTM이 최고! 🎯