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@@ -200,7 +200,7 @@ x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=256)
 print(f"패딩 후 첫 번째 리뷰 길이: {len(x_train[0])}")
 ```
-**2단계 : 모델 컴파일**
 모델을 어떻게 학습시킬지 학습 방법을 설정합니다.
 ```python
 model.compile(
@@ -217,7 +217,7 @@ model.compile(
 )
 ```
-**3단계 : 모델 학습 및 평가 (배치, 에포크, 그리고 과적합)**
 model.fit() 함수로 실제 학습을 시작합니다.
 batch_size: 한 번에 처리할 데이터 샘플의 수. 메모리 효율성과 학습 속도에 영향을 줍니다.
 epochs: 전체 데이터셋을 몇 번 반복하여 학습할지 결정합니다.
@@ -241,10 +241,10 @@ print(f"\nTest loss: {score[0]:.4f}")
 print(f"Test accuracy: {score[1]:.4f}")
 ```
-학습 과정을 지켜볼 때, 훈련 데이터의 정확도(accuracy)는 계속 오르는데 검증 데이터의 정확도(val_accuracy)가 어느 순간부터 정체되거나 떨어진다면, 모델이 훈련 데이터에만 과하게 적응하는 **과적합(Overfitting)**이 발생하고 있다는 신호입니다.
 이럴 때는, 드롭아웃의 비율을 높이거나 학습율을 조정하는 방법으로 해결할 수 있습니다.
-**4단계 : 학습된 모델 저장 및 재사용**
 학습에 오랜 시간이 걸리는 모델은 그 결과를 저장해두고 필요할 때마다 불러서 사용하는 것이 효율적입니다.
 ```python
@@ -255,7 +255,7 @@ model.save("my_rnn_model_imdb.keras")
 loaded_model = keras.models.load_model("my_rnn_model_imdb.keras")
 ```
-**5단계 : 나만의 문장으로 모델 테스트하기 (실전 예측)**
 실제 문장을 예측하려면, 훈련 데이터와 동일한 전처리 과정을 거쳐야 합니다.
 ```python
@@ -277,7 +277,7 @@ print(f"리뷰: '{review}'")
 print(f"긍정 확률: {prediction[0][0] * 100:.2f}%")
 ```
-4. 나만의 RNN 모델 업그레이드하기
 기본 RNN도 좋지만, 더 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 한계를 극복해야 합니다.
 **RNN의 치명적 약점 : 장기 의존성 문제 (Vanishing Gradients)**
@@ -288,6 +288,13 @@ print(f"긍정 확률: {prediction[0][0] * 100:.2f}%")
 이로 인해 문장 앞부분의 중요한 정보를 학습하지 못하게 됩니다.
 이를 장기 의존성 문제라고 합니다.
 **기억력 강화 : LSTM과 GRU의 등장**
 이 문제를 해결하기 위해 **LSTM(Long Short-Term Memory)**과 **GRU(Gated Recurrent Unit)**가 등장했습니다.
 이들은 RNN 내부에 **게이트(Gate)**라는 정교한 장치를 추가하여 정보의 흐름을 제어합니다.
@@ -327,6 +334,6 @@ model_bidirectional = keras.Sequential([
 ## 5. 결론
 오늘은 순차 데이터 처리의 근간이 되는 RNN의 핵심 원리부터 시작하여, 실제 코드로 모델을 구현하고, LSTM, GRU, 양방향 RNN과 같은 고급 기법을 통해 성능을 개선하는 방법까지 상세하게 알아보았습니다.
 RNN은 그 자체로도 강력하지만, 자연어 처리 분야의 발전에 엄청난 기여를 한 기념비적인 모델입니다.
-특히 RNN의 한계를 극복하려는 시도 속에서 탄생한 어텐션(Attention) 메커니즘은 이후 트랜스포머(Transformer)라는 혁신적인 모델의 기반이 되었습니다.
 다음에는 어텐션 기법과 트랜스포머 모델, 인코더, 디코더로 돌아오겠습니다!!
 오늘도 좋은하루 보내세요!!

 print(f"패딩 후 첫 번째 리뷰 길이: {len(x_train[0])}")
 ```
+**2단계 : 모델 컴파일**
 모델을 어떻게 학습시킬지 학습 방법을 설정합니다.
 ```python
 model.compile(
 )
 ```
+**3단계 : 모델 학습 및 평가 (배치, 에포크, 그리고 과적합)**
 model.fit() 함수로 실제 학습을 시작합니다.
 batch_size: 한 번에 처리할 데이터 샘플의 수. 메모리 효율성과 학습 속도에 영향을 줍니다.
 epochs: 전체 데이터셋을 몇 번 반복하여 학습할지 결정합니다.
 print(f"Test accuracy: {score[1]:.4f}")
 ```
+학습 과정을 지켜볼 때, 훈련 데이터의 정확도(accuracy)는 계속 오르는데 검증 데이터의 정확도(val_accuracy)가 어느 순간부터 정체되거나 떨어진다면, 모델이 훈련 데이터에만 과하게 적응하는 과적합(Overfitting)이 발생하고 있다는 신호입니다.
 이럴 때는, 드롭아웃의 비율을 높이거나 학습율을 조정하는 방법으로 해결할 수 있습니다.
+**4단계 : 학습된 모델 저장 및 재사용**
 학습에 오랜 시간이 걸리는 모델은 그 결과를 저장해두고 필요할 때마다 불러서 사용하는 것이 효율적입니다.
 ```python
 loaded_model = keras.models.load_model("my_rnn_model_imdb.keras")
 ```
+**5단계 : 나만의 문장으로 모델 테스트하기 (실전 예측)**
 실제 문장을 예측하려면, 훈련 데이터와 동일한 전처리 과정을 거쳐야 합니다.
 ```python
 print(f"긍정 확률: {prediction[0][0] * 100:.2f}%")
 ```
+4. 나만의 RNN 모델 업그레이드하기
 기본 RNN도 좋지만, 더 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 한계를 극복해야 합니다.
 **RNN의 치명적 약점 : 장기 의존성 문제 (Vanishing Gradients)**
 이로 인해 문장 앞부분의 중요한 정보를 학습하지 못하게 됩니다.
 이를 장기 의존성 문제라고 합니다.
+실제로, 지금 허깅페이스에 올라가와 있는 RNN 모델을 사용해 보면,
+편향되어 한가지 라벨만 계속 출력되는 것을 보여줍니다.
+이 모습이 RNN의 한계를 명확하게 보여주는데요,
+바로 앞서 설명한 장기의존성, 기울기 소실 문제 입니다.
+이를 해결하기 위해 다음 구조가 등장했습니다.
 **기억력 강화 : LSTM과 GRU의 등장**
 이 문제를 해결하기 위해 **LSTM(Long Short-Term Memory)**과 **GRU(Gated Recurrent Unit)**가 등장했습니다.
 이들은 RNN 내부에 **게이트(Gate)**라는 정교한 장치를 추가하여 정보의 흐름을 제어합니다.
 ## 5. 결론
 오늘은 순차 데이터 처리의 근간이 되는 RNN의 핵심 원리부터 시작하여, 실제 코드로 모델을 구현하고, LSTM, GRU, 양방향 RNN과 같은 고급 기법을 통해 성능을 개선하는 방법까지 상세하게 알아보았습니다.
 RNN은 그 자체로도 강력하지만, 자연어 처리 분야의 발전에 엄청난 기여를 한 기념비적인 모델입니다.
+특히 RNN의 한계를 극복하려는 시도 속에서 탄생한 어텐션(Attention) 메커니즘은 이후 **트랜스포머(Transformer)**라는 혁신적인 모델의 기반이 되었습니다.
 다음에는 어텐션 기법과 트랜스포머 모델, 인코더, 디코더로 돌아오겠습니다!!
 오늘도 좋은하루 보내세요!!