아키텍처 ( 1 ) 뉴럴넷 아키텍쳐 종류와 특징 신경망 아키텍쳐 종류와 특징 시계열 예측을 위한 PyTorch에서 활용 가능한 신경망 아키텍처를 정확도 높은 순으로 나열하는 것은 주어진 데이터와 문제의 복잡성에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 효과적이라고 알려진 아키텍처들을 다음과 같이 정리할 수 있다. 여기서는 최근 연구와 실무에서 널리 사용되는 아키텍처들을 기준으로 나열한다. 1. Transformer설명: 순차 데이터에 강력하며, Attention 메커니즘을 활용하여 장기 의존성을 학습하는 데 효과적.장점: 병렬 처리 가능, 장기 의존성 학습에 우수.사용 예: 최신 주가 예측, 자연어 처리.2. Long Short-Term Memory (LSTM)설명: RNN의 확장으로, 장기적인 의존성을 기억하기 위해 셀 상태와 게이트를 사용.장점: 시계.. 2024. 8. 21. 이전 1 다음
