[TIL]이윤회_201230

- **키워드**: RNN, LSTM, GRU, Transform

- **배운 것**: 시계열 데이터의 학습에 있어서 효율적인 RNN 모델과 RNN의 vanishing gradient과 gradient exploding 문제를 해결하기 위해 RNN을 기반으로 발전 시킨 LSTM과 GRU모델에 대해서 학습해봤다.

- **어려웠던 부분**: LSTM과 GRU를 하는 이유는 이해를 했다. 하지만 두 모델이 학습하는 방안을 완벽하게 이해를 했다고 보기는 힘들 것 같다.

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: Papers with code에서 tacotron2를 사용한 모델을 가져와서 구현해봤으나, 코드를 완벽하게 이해하지 못했다. 이부분에 대해서 더 많은 공부를 해봐야 될것 같다.

- **느낀 점**: Papers with code에 나온 논문을 구현하는 작업을 봤는데, 언젠가 나도 이런 것을 스스로 구현할 수 있을까에 대한 불신이 생긴다.

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