LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)의 차이점 및 구현1. 서론딥러닝에서 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터를 다루는 강력한 도구입니다. 그러나 RNN은 긴 시퀀스를 학습할 때 "장기 의존성 문제(long-term dependency problem)"로 인해 성능이 저하되는 한계를 갖고 있습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 대표적인 아키텍처가 LSTM(Long Short-Term Memory) 과 GRU(Gated Recurrent Unit) 입니다.이 글에서는 LSTM과 GRU의 구조적 차이점을 살펴보고, 각각의 동작 원리와 장단점을 분석한 후, TensorFlow/Keras를 활용하여 LST..