홍든램지의 보일러실

ConvGRU(Convolutional Gated Recurrent Unit)는 순환 신경망(RNN)의 변형인 Gated Recurrent Unit(GRU)과 합성곱 신경망(CNN)의 조합입니다. ConvGRU는 시계열 데이터와 공간 정보를 모두 고려하여 이미지 및 동영상 처리와 같은 작업에 사용됩니다. 이 글에서는 ConvGRU의 작동 원리와 예시를 살펴보고, 실제 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보자. ConvGRU의 원리: ConvGRU는 Gated Recurrent Unit (GRU)의 기본 구조를 따르되, 합성곱(Convolution) 연산을 적용하여 공간 정보를 처리한다. ConvGRU의 주요 특징은 다음과 같다. 공간 정보 처리: 합성곱 연산을 통해 이미지의 특징을 추출하고 인접한 픽셀 ..