DNN과 RNN 비교딥러닝에서 데이터의 시간적 연속성을 처리하는 방법은 모델 선택에 중요한 영향을 미치는데요. 우선 DNN과 RNN을 비교하여 시간적 연속성의 중요성을 살펴보시죠.시간적 연속성을 고려하지 않은 경우- 왼쪽의 수식에서는 입력 데이터 xt가 주어졌을 때, 은닉층 ht가 가중치 Wxh와 활성화 함수 f(⋅)을 통해 계산됩니다. 이 은닉층의 출력 ht는 다시 가중치 Whx와 활성화 함수 g(⋅)를 거쳐 최종 출력값 yt를 생성합니다.- 이 경우, 각 시점 t의 데이터는 독립적으로 처리됩니다. 이전 시점의 정보는 고려되지 않으므로, 모델은 시간적 연속성이나 데이터 간의 ..