RNN은 순환 신경망의 약자로, 시간에 따라 변화하는 데이터를 처리하기에 효과적인 딥러닝 모델입니다. 

 

특징적으로 과거 단계에서 처리된 정보를 기억하고 현재 단계의 입력을 처리할 때 활용합니다. 이러한 특징 때문에 문장의 의미를 파악하거나 시퀀스 데이터(예: 음성, 텍스트)를 예측하는 데 유용하게 사용됩니다.

 

예를 들어, 한국어 문장 "나는 사과를 좋아해"를 RNN이 처리할 때, 각 단어가 나오는 순서와 이전 단어의 의미를 고려하여 전체 문장의 의미를 이해할 수 있습니다. 

 

 

 

RNN은 여러 분야에서 활용되며, 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역 등에 주로 사용됩니다.