RNN과 CNN 중 어떤 신경망을 선택할지는 데이터의 유형과 필요한 출력에 따라 달라집니다.

RNN(순환 신경망)은 주로 텍스트 분류에 사용되는 반면, CNN(합성곱 신경망)은 이미지 식별 및 분류에 도움이 됩니다.

이 둘 사이에는 많은 차이점이 있지만 그렇다고 해서 상호 배타적인 것은 아닙니다.

RNN과 CNN을 함께 사용하여 이점을 활용할 수도 있습니다.

이 글에서는 RNN과 CNN의 차이점과 각각의 응용 분야에 대해 설명합니다.

정의

RNN

순환 신경망(RNN)은 시계열이나 자연어와 같은 순차적인 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.
시간이 지나도 정보가 지속될 수 있는 피드백 루프가 있어 메모리가 필요한 작업에 적합합니다.

RNN 또는 순환 신경망은 온도, 일일 주가, 문장과 같은 정보 시퀀스를 처리하는 인공 신경망의 한 종류입니다. 이러한 알고리즘은 미리 정해진 크기 제한 없이 일련의 입력을 받도록 설계되었습니다. 더 중요한 것은 이러한 알고리즘이 시퀀스의 이전 값 또는 상태의 메모리를 유지하여 시퀀스를 처리한다는 점입니다.

출처: http://dprogrammer.org/rnn-lstm-gru

따라서 RNN에서는 현재 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 되는 식으로 처리됩니다. 즉, 모든 단계에서 모델은 현재 입력과 모든 이전 출력을 모두 고려합니다.

RNN의 유형

피드포워드 네트워크는 입력과 출력이 단일인 반면, 순환 신경망은 입력과 출력의 길이를 변경할 수 있어 유연합니다. 이러한 유연성 덕분에 RNN은 음악, 감정 분류, 기계 번역을 생성할 수 있습니다.

입력과 출력의 길이에 따라 네 가지 유형의 RNN이 있습니다.

출처: https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial-for-recurrent-neural-network

• 일대일은 단순한 신경망입니다. 일반적으로 입력과 출력이 단일인 머신 러닝 문제에 사용됩니다.
• 일대다에는 하나의 입력과 여러 개의 출력이 있습니다. 이미지 캡션을 생성하는 데 사용됩니다.
• 다대일은 여러 입력의 시퀀스를 받아 하나의 출력을 예측합니다. 입력은 텍스트이고 출력은 카테고리인 감정 분류에 널리 사용됩니다.
• 다대다에서는 여러 개의 입력과 출력을 사용합니다. 가장 일반적인 응용 분야는 기계 번역입니다.

RNN의 다양한 응용 분야는 다음과 같습니다:
음성 인식
시계열 예측
음악 작곡
기계 번역

CNN

합성곱 신경망(CNN)은 이미지 및 비디오 처리를 위해 설계되었습니다. 컨볼루션 레이어를 사용하여 입력 데이터에서 특징을 추출하고 풀링 레이어를 사용하여 출력의 차원을 줄입니다. CNN은 물체 인식 및 분할과 같이 공간적 이해가 필요한 작업에 적합합니다.

CNN 또는 합성곱 신경망은 이미지 분류 및 인식에 주로 사용되는 신경망의 한 범주입니다. CNN은 물체, 표지판, 심지어 얼굴까지 성공적으로 식별하는 것으로 입증되었습니다. 이러한 딥러닝 알고리즘(데이터 과학의 중요한 하위 분야)은 이미지를 입력으로 받아 이미지의 다양한 특징을 감지하고 중요도를 할당하여 한 이미지를 다른 이미지와 구별합니다.

단순한 신경망은 기본적인 이진 이미지를 분류하는 데는 어느 정도 성공하지만, 픽셀 종속성이 있는 복잡한 이미지를 처리할 수는 없습니다. 또한 픽셀이 큰 이미지를 처리하는 데 필요한 계산 능력이 부족하기 때문에 CNN이 필요합니다. CNN은 가장 복잡한 이미지도 높은 정확도로 분류하는 데 도움이 됩니다. 또한 CNN 알고리즘은 관련 필터를 적용하여 이미지의 공간적 및 시간적 종속성을 식별할 수 있습니다.

CNN의 다양한 응용 분야는 다음과 같습니다.
얼굴 인식
문서 분석
기후 패턴 이해
비디오 분류
컨볼루션 신경망

요약하면, 순차적 데이터 처리에는 RNN이 사용되고 이미지 및 비디오 처리에는 CNN이 사용됩니다.

RNN, CNN 비교

1. 입력 데이터 유형

RNN은 시간적 또는 순차적 데이터를 처리하는 데 적합하지만, CNN은 공간적 데이터(이미지)를 처리하는 데 적합합니다. 두 모델 모두 희소성을 도입하고 동일한 뉴런과 가중치를 시간 경과에 따라(RNN의 경우) 또는 이미지의 다른 부분에 걸쳐(CNN의 경우) 재사용한다는 점에서 약간 유사하게 작동합니다.

2. 컴퓨팅 파워

데이터 과학자와 딥 러닝 연구자들은 RNN과 CNN을 서로 다른 용도로 사용하기 때문에 계산 능력을 비교하는 것은 적절하지 않을 수 있습니다. 하지만 굳이 비교한다면 CNN이 RNN보다 더 강력할 것입니다. 그 이유는 RNN은 기능 호환성이 낮고 총 계산 시간과 효율성에 영향을 줄 수 있는 임의의 출력/입력 길이를 사용할 수 있기 때문입니다. 반면, CNN은 고정된 입력을 받아 고정된 출력을 제공하므로 더 빠른 속도로 결과를 계산할 수 있습니다.

3. 아키텍처

컨볼루션 신경망은 뉴런의 연결 패턴을 사용합니다. 뇌의 시각 피질에서 영감을 받은 CNN은 수많은 레이어로 구성되어 있으며 각 레이어는 이미지의 특정 특징 세트를 감지하는 역할을 담당합니다. 모든 레이어의 출력을 결합하면 CNN이 이미지를 식별하고 분류하는 데 도움이 됩니다.
순환 신경망은 시계열 정보를 사용하여 입력과 출력 사이의 패턴을 식별합니다. RNN 알고리즘의 메모리를 통해 데이터의 장기적인 종속성에 대해 더 많이 학습하고 다음 예측을 하는 동안 시퀀스의 전체 컨텍스트를 이해할 수 있습니다.

참고: https://www.springboard.com/blog/data-science/rnn-vs-cnn/#h0