RNN 편집하기 (부분)

== 특징 ==
* '''순환 구조''': 네트워크가 자신의 출력을 다시 입력으로 받는 구조를 가짐
* '''메모리 효과''': 과거 시점의 정보를 은닉 상태(hidden state)에 저장하여, 순차적 데이터의 맥락을 고려할 수 있음
* '''역전파를 통한 학습''': 시계열 데이터에 맞게 확장된 역전파 알고리즘(Backpropagation Through Time, BPTT)을 사용
* '''한계''': 긴 시퀀스를 다룰 때 기울기 소실(vanishing gradient) 또는 기울기 폭발(exploding gradient) 문제가 발생하기 쉬움