09-1 순차 데이터와 순환 신경망 이전에 이미지 데이터에 대해 최적화된 신경망을 다뤘다면 이번에는 텍스트 데이터에 최적화된 신경망이다. 텍스트 데이터의 경우 우리가 늘 써봐서 알 듯 굉장히 많은 의미를 함축해서 말할 수 있다. 또한, 속담도 있듯 말은 끝까지 들어봐야 한다. 즉, 텍스트는 시계열 데이터와 같이 순서에 의미가 있는 순차 데이터이다. 텍스트를 단어별로 리스트에 넣어도 단어의 순서를 마구 섞어서 주입하면 안 된다. 여기서는 간단히 긍정과 부정을 나누는 모델을 만들 것이다. 따라서 순차 데이터는 이전에 입력한 데이터를 기억하는 기능이 필요하다. 그래서 출력을 다시 입력으로 사용하는 순환 신경망(RNN)을 이용한다. 참고로 데이터의 흐름이 앞으로만 전달되는 신경망을 피드포워드 신경망이라고 한다...