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[7급 국가직 인공지능 2023년 18번]

기본 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 이의 변형 기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
인공지능
  1. ①RNN은 계층이 깊어질수록 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)가 발생하기 쉽다.
  2. ②LSTM(Long Short Term Memory)의 출력은 이전 시점의 입력값과 은닉층의 값뿐만 아니라 이후 시점의 입력값과 은닉층의 값에도 영향을 받는다.
  3. ③RNN에서 순환 드롭아웃(recurrent dropout)은 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 사용된다.
  4. ④GRU(Gated Recurrent Unit)는 LSTM과 유사한 원리로 동작하지만, 게이트 수를 줄여 더 간결한 구조를 갖는다.

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정답 ②

출처: 인사혁신처 공개 기출(공공데이터포털, 이용허락 제한 없음)

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