# RNN 및 시퀀스 (Data Science & ML) > RNN, LSTM, GRU, vanishing gradient, 시계열, 예측, sequence-to-sequence - 22 면접 질문 - Senior - [면접 질문: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions.md) ## 1. RNN을 일반적인 피드포워드 신경망과 구별하는 주요 특징은 무엇입니까? **답변** RNN은 시간이 지남에 따라 변화하는 hidden state를 유지하는 순환 연결을 가지고 있습니다. 이 hidden state는 시퀀스의 이전 입력 정보를 포착하는 메모리 역할을 합니다. 각 입력이 독립적으로 처리되는 피드포워드 네트워크와 달리, RNN은 시퀀스 요소 간의 시간적 종속성을 모델링할 수 있습니다. ## 2. 단순 RNN(vanilla RNN)에서 각 타임 스텝의 hidden state h_t는 어떻게 계산됩니까? **답변** vanilla RNN에서 hidden state h_t는 W_xh로 가중치가 부여된 현재 입력 x_t와 W_hh로 가중치가 부여된 이전 hidden state h_{t-1}의 선형 결합에 bias를 더한 값에 활성화 함수(보통 tanh)를 적용하여 계산됩니다. 이 공식을 통해 네트워크는 새로운 정보와 이전 타임 스텝의 메모리를 결합할 수 있습니다. ## 3. RNN에서 주요한 vanishing gradient 문제는 무엇이며 언제 발생합니까? **답변** vanishing gradient는 backpropagation through time(BPTT) 중에 그래디언트가 1보다 작은 값으로 여러 번 곱해질 때 발생합니다. 긴 시퀀스에서 이러한 그래디언트는 기하급수적으로 작아지며, 네트워크가 장기 종속성을 학습하는 것을 방해합니다. 초기 시간 레이어의 가중치는 거의 업데이트되지 않습니다. ## 19개 추가 질문 이용 가능 - LSTM 셀을 구성하는 세 가지 게이트는 무엇이며 각각의 역할은 무엇입니까? - LSTM은 vanilla RNN과 비교하여 vanishing gradient 문제를 어떻게 해결합니까? 무료로 가입하기: https://sharpskill.dev/ko/login ## 기타 Data Science & ML 면접 주제 - [Python 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/python-basics.md): 25개 질문, Junior - [Python 객체 지향 프로그래밍](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/python-oop.md): 20개 질문, Junior - [Python 데이터 구조](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/python-data-structures.md): 20개 질문, Junior - [Git 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/git-fundamentals.md): 18개 질문, Junior - [SQL 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/sql-basics.md): 20개 질문, Junior - [NumPy 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/numpy-fundamentals.md): 22개 질문, Junior - [Pandas 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/pandas-basics.md): 22개 질문, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/jupyter-colab.md): 16개 질문, Junior - [SQL Joins 및 고급 쿼리](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/sql-joins-advanced.md): 22개 질문, Mid-Level - [Pandas 고급](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/pandas-advanced.md): 24개 질문, Mid-Level - [Matplotlib & Seaborn을 활용한 시각화](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/matplotlib-seaborn.md): 20개 질문, Mid-Level - [Plotly로 만드는 인터랙티브 시각화](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/plotly-interactive.md): 18개 질문, Mid-Level - [기술 통계](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/statistics-descriptive.md): 20개 질문, Mid-Level - [추론 통계학](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/statistics-inferential.md): 24개 질문, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/web-scraping.md): 18개 질문, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/bigquery-cloud.md): 18개 질문, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/feature-engineering.md): 22개 질문, Mid-Level - [지도 머신러닝: 회귀](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-regression.md): 24개 질문, Mid-Level - [지도 머신러닝: 분류](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-classification.md): 24개 질문, Mid-Level - [결정 트리 및 앙상블](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-trees-ensembles.md): 24개 질문, Mid-Level - [비지도 ML](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-unsupervised.md): 22개 질문, Mid-Level - [ML 파이프라인 및 검증](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/ml-pipelines-validation.md): 22개 질문, Mid-Level - [시계열 및 예측](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/time-series-forecasting.md): 22개 질문, Mid-Level - [Deep Learning 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/deep-learning-fundamentals.md): 24개 질문, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/tensorflow-keras.md): 22개 질문, Senior - [CNN 및 이미지 분류](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/cnn-image-classification.md): 24개 질문, Senior - [Transformers 및 Attention](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/transformers-attention.md): 24개 질문, Senior - [NLP 및 Hugging Face](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/nlp-huggingface.md): 24개 질문, Senior - [GenAI 및 LangChain](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/genai-langchain.md): 24개 질문, Senior - [MLOps 및 배포](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-science/interview-questions/mlops-deployment.md): 24개 질문, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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