5. PyTorch LSTM vs LSTMCell: 심층 비교 및 프로그래밍 가이드
   PyTorch는 인공지능 연구 및 개발에 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크입니다. 순환 신경망(RNN)은 시계열 데이터와 같은 순차 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 발휘하는 인공 신경망 구조입니다. PyTorch는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 LSTMCell이라는 두 가지 RNN 구현체를 제공합니다
6. PyTorch에서 평가 모드에서 Dropout 비활성화 방법
   PyTorch에서 Dropout은 학습 과정에서 과적합을 방지하는 데 도움이 되는 효과적인 정규화 기술입니다. 하지만 평가 단계에서는 Dropout을 비활성화하여 모델의 실제 성능을 평가하는 것이 중요합니다.본 가이드에서는 PyTorch에서 평가 모드에서 Dropout을 비활성화하는 두 가지 일반적인 방법을 살펴봅니다
7. PyTorch에서 Embedding, LSTM 및 Linear 레이어에 입력을 올바르게 제공하는 방법
   1) Embedding 레이어:역할: 희소한 카테고리형 데이터를 밀집 벡터로 변환하여 모델이 학습하기 쉬운 형태로 만들어줍니다.입력 형식: (배치 크기, 시퀀스 길이) 형태의 텐서. 각 원소는 단어 인덱스를 나타냅니다
8. PyTorch LSTM에서 "hidden"과 "output"의 차이점
   PyTorch LSTM에서 "hidden"과 "output"은 모두 순환 신경망(RNN) 모델 학습 과정에서 중요한 역할을 합니다. 하지만 각각의 역할과 의미는 분명히 구분됩니다.2. Hidden"Hidden"은 LSTM 모델 내부에서 이전 시점의 정보를 저장하고 다음 시점의 예측에 활용하는 중간 상태를 의미합니다
9. PyTorch를 사용한 간단한 LSTM 네트워크 이해
   LSTM 네트워크는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.셀: LSTM 네트워크의 기본 단위입니다. 각 셀은 이전 셀의 출력, 현재 입력 및 셀 상태를 사용하여 현재 출력을 계산합니다.게이트: LSTM 네트워크는 정보 흐름을 제어하기 위해 세 가지 게이트를 사용합니다