Sequential Model sequential data의 특성 상, 언제 그 데이터가 끝날지모른다. 몇개의 데이터가 들어올지에 상관없이 동작해야한다. 이것이 어려운 점으로 작용한다. 과거의 정보들을 고려해야하는 점이 첫 번째 어려움. Autoregressive model : 고려할 과거 정보를 특정 개수로 정해둠 Markov model (first-order autoregressice model) : 가정하기에, 내 현재는 과거에만 의존하며, 이 때 과거는 바로 전에 국한. 근데 이게 말이 안됨. 내일의 수능 공부는 전날 공부에만 의존한다 라는 뜻이기 때문. 많은 정보를 손실하게 됨. Latent autoregressive model : 히든 스테이트가 과거의 정보를 요약해 담고 있고, 이것에 의존해..
