딥러닝(Deap Learning) LSTM, BiLSTM

어떤 일에는 과거와 미래를 모두 반영하며 진행해야합니다.

서론

 

이 글에서는 순환 신경망(RNN)의 한 종류인 Long Short Term Memory(LSTM)와 그 확장형인 Bidirectional LSTM에 대해 다루고 있습니다. 이들은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 있어서 중요한 도구로 널리 사용되고 있습니다. 시퀀스 데이터는 순서가 중요한 정보를 가진 데이터로, 자연어 처리, 시계열 예측, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되는 데이터 유형입니다. 이러한 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 고안된 신경망 중 하나가 바로 LSTM입니다.

 

LSTM은 기존의 RNN이 가진 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었으며, 이를 위해 '셀 상태'라는 개념과 '게이트'라는 구조를 도입하였습니다. 이를 통해 LSTM은 장기 의존성 문제를 해결하고, 필요한 정보를 유지하면서 불필요한 정보를 제거할 수 있게 되었습니다.

 

또한, LSTM의 확장형인 Bidirectional LSTM은 LSTM의 한계를 극복하고, 과거와 미래의 정보를 동시에 활용하여 보다 정확한 예측을 수행하게 됩니다. 이는 문맥을 이해하는 데 있어서 과거의 정보뿐만 아니라 미래의 정보도 중요하기 때문에 특히 자연어 처리 분야에서 유용하게 사용되고 있습니다. 이 글에서는 이러한 LSTM과 Bidirectional LSTM에 대한 개념과 원리, 그리고 이들이 어떻게 시퀀스 데이터 처리에 활용되는지에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.

 

Long Short Term Memory(LSTM)

 

LSTM은 1997년 Sepp Hochreiter와 Jürgen Schmidhuber에 의해 제안된 순환 신경망(RNN)의 한 종류입니다. LSTM은 RNN의 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. RNN은 이론적으로는 임의의 시퀀스 길이에 대한 정보를 학습할 수 있어야 하지만, 실제로는 긴 시퀀스를 학습하는 것은 어렵습니다. 이는 그라디언트 소실 문제(Vanishing Gradient Problem) 때문인데, 이 문제는 RNN이 긴 시퀀스를 학습하는 과정에서 정보를 잃어버리게 되어, 최종 출력에 영향을 미치는 것입니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 LSTM은 '셀 상태'라는 개념을 도입하였습니다. 셀 상태는 네트워크를 통과하는 정보의 '고속도로' 같은 역할을 합니다. 이 셀 상태를 통해 LSTM은 장기 정보를 효과적으로 전달하고, 필요한 정보를 유지하면서 불필요한 정보를 제거할 수 있습니다. LSTM의 핵심 요소는 '게이트'라는 구조로, 이를 통해 셀 상태의 정보 흐름을 조절합니다.

 

Bidirectional LSTM(BiLSTM)

 

Bidirectional LSTM(BiLSTM)는 Long Short-Term Memory(LSTM)의 확장형으로, 두 개의 별도의 LSTM이 있으며 하나는 순방향(forward direction)으로, 다른 하나는 역방향(backward direction)으로 시퀀스를 처리합니다. BiLSTM의 개념은 LSTM이 제안된 이후 몇 년 후인 2000년에 Mike Schuster와 Kuldip K. Paliwal에 의해 처음 소개되었습니다.

 

그들의 논문 "Bidirectional Recurrent Neural Networks"에서는 양방향 순환신경망(Bidirectional RNN)의 개념을 제안하였는데, 이는 시퀀스의 과거와 미래 정보를 모두 활용하여 더 나은 성능을 보일 수 있음을 보여주었습니다. 이후 이 개념은 LSTM에 적용되어 BiLSTM이 탄생하게 되었습니다. LSTM 자체가 순환신경망(RNN)의 한계인 그라디언트 소실 문제를 해결하기 위해 고안된 것처럼, BiLSTM 역시 RNN과 LSTM의 한계를 극복하기 위한 새로운 시도였습니다.

 

기본 LSTM이 과거 정보만을 활용한다면, BiLSTM은 과거와 미래의 정보를 모두 활용합니다. 이는 언어 모델링과 같은 몇몇 작업에서 매우 유용한데, 이유는 문장을 이해하는 데 있어서 과거의 정보뿐만 아니라 미래의 정보도 중요하기 때문입니다.

 

가령, 문장의 특정 단어를 이해하려면 그 단어의 앞뒤 문맥을 모두 고려해야 할 수 있습니다. 따라서 BiLSTM은 이러한 문제에 대한 해결책을 제공하며, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 번역, 감성 분석, 개체명 인식 등의 작업에서 BiLSTM은 기존의 단방향 LSTM보다 우수한 결과를 보여주었습니다.

 

LSTM이 과거의 정보만을 활용한다면, Bidirectional LSTM은 과거와 미래의 정보를 모두 활용합니다. 이는 입력 시퀀스를 두 방향으로 처리하기 때문에 가능하며, 이렇게 얻은 정보를 결합하여 최종 예측을 수행합니다.

 

예를 들어, "나는 친구와 초밥 먹었다. 그날 점심엔 연어 초밥이 맛있었다"라는 문장이 있다면, Bidirectional LSTM은 '점심엔 연어 초밥이'라는 정보를 통해 '초밥을 먹었다'라는 과거의 정보를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이렇게 Bidirectional LSTM은 앞뒤 문맥을 모두 고려하여 보다 정확한 예측을 가능하게 합니다.

 

결론

 

이 글에서는 LSTM과 Bidirectional LSTM에 대해 설명하였습니다. LSTM은 RNN의 한 종류로, 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 '셀 상태'라는 개념과 '게이트'라는 구조를 도입하였습니다. 이를 통해 장기 정보를 효과적으로 전달하며, 필요한 정보를 유지하면서 불필요한 정보를 제거할 수 있습니다.

 

반면에, Bidirectional LSTM은 LSTM을 기반으로 과거와 미래의 정보를 동시에 활용하여 보다 정확한 예측을 수행합니다. 이는 문맥을 이해하는 데 있어서 과거의 정보뿐만 아니라 미래의 정보도 중요하기 때문에 특히 자연어 처리 분야에서 유용하게 사용됩니다. 따라서 LSTM과 Bidirectional LSTM은 각각의 특징을 활용하여 시퀀스 데이터를 처리하는 데 있어서 중요한 도구로 사용됩니다. 이들은 신경망의 발전과 함께 계속해서 연구되고 개선되며, 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 이를 통해 더욱 정확하고 효율적인 모델을 만들어내는 데 기여하고 있습니다.