스탠포드 강의의 CS231n 10강을 보고 정리한 내용입니다.

링크 : https://www.youtube.com/watch?v=6niqTuYFZLQ&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk&index=10

데이터 구조의 변화: Image > Sequence

여태 다루었던 데이터는 2, 3차원의 공간적인 특징을 가지고 있는 이미지였다. 앞서 5강에서 공간적인 정보를 보존하고 parameter 수를 조절하기 위해 가장 기본적인 형태의 fully connected network가 아닌 convolutional neural network를 사용한다는 것을 다뤘다.

이제는 더 나아가 공간적인 특징뿐 아니라 시간적인 특징도 가지고 있는 Sequence 데이터를 다룬다. Sequence 데이터가 시공간적인 특징을 가지고 있기 때문에 데이터를 이해할 때 앞뒤 문맥을 파악해야 한다. 또한 Sequence는 이미지와는 다르게 입출력 데이터의 크기가 고정되어있지 않다.

• Sequence 데이터의 특징

1. 데이터를 이해할 때 문맥을 파악해야 한다.
2. 가변하는 길이를 가진 데이터를 입력받을 수 있어야하고, 출력할 수 있어야 한다.