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오늘 할 일 강의 수강 - 기학(이론), 컴그(이론), 컴개(이론) 내일 할 일 강의 수강 - 컴네(이론), 기학(실습), 컴프2(이론) 과제 - 기학 RNN을 사용하기 좋을 때? spatial한 data를 사용할 때. 시간 순서가 중요할 때. data에 자기상관성이 있을 때. RNN은 parameter sharing을 하는데, hidden node를 거칠 때마다 w를 곱해간다. 즉, 같은 network 내에서 parameter sharing을 한다. (chain of events, repetitive structure, state transition system) 현재 hidden node인 h(t)은 lossy summary(weighted summary)라고 할 수 있다. 즉, 여태까지의 weigh..