이전 몇 개의 장에 걸쳐서 시퀀스 데이터를 소개했습니다. 처음에 통계적인 방법으로 시퀀스를
예측했고 그다음엔 심층 신경망을 사용한 머신러닝 방법을 적용했습니다. 또한 모델의 하이퍼
파라미터를 튜닝하는 방법도 살펴보았습니다. 이 장에서는 합성곱 신경망과 순환 신경망을 사
용해 시퀀스 데이터를 예측하는 능력을 더욱 향상하는 기법을 알아보겠습니다.
11.1
시퀀스 데이터를 위한 합성곱
3
장에서 이미지 위를 지나가면서 특징을 추출하는
2D
필터를 가진 합성곱을 소개했습니다. 신
경망은 훈련을 통해 픽셀을 레이블에 매핑할 때 효과적인 필터 값을 학습합니다. 이 과정을 거
치며 이미지에서 특징을 추출합니다. 동일한 기법을 시계열 데이터에도 적용할 수 있지만 한
가지 수정이 필요합니다. 합성곱을
2
차원이 아닌
1
차원에서 수행하는 것입니다.
예를 들어 [그림
11
-
1
]과 같은 숫자 시계열을 생각해 보죠.
그림
11-1
숫자 시퀀스
288
1
부
모델 구축
1D
합성곱은 다음과 ...
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