RNN을 이용한 화재 조기감지 프로젝트 (2)

(1)에 이어서...

 

3. 딥러닝 알고리즘 적용

 

keras에서는 RNN 계열의 모델을 트레이닝할 때 요구하는 특정한 데이터 형식이 있다고 합니다. 이는 바로 3차원 데이터여야 하며, 각각의 차원은 (size, tmpestep, feature)을 순서대로 나타내야 합니다.

-> 일반적인 MLP 모델에서는 size와 feature만 존재하므로 2차원이지만, RNN에서는 "시간" 개념이 추가되기 때문에 한 차원 더 필요한 것이라고 합니다.

 

저는 이번 프로젝트에 RNN 계열 알고리즘인 LSTM을 사용했습니다. LSTM을 적용하려면 RNN의 개념에 대해 이해하는 과정이 필요합니다.

 

4. RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)