LSTM 모델은 시퀀스 데이터를 다루는 데 특화된 모델로, 모든 아이템들의 다음 순서로 예측될 확률을 구할 수 있습니다. 예를 들어, LSTM 모델을 이용해 텍스트 생성을 할 경우, 모델은 현재까지 입력된 단어들을 기반으로 다음 단어가 무엇인지 예측할 수 있습니다. 이때, 각 단어의 다음으로 나올 확률값을 출력할 수 있으며, 이를 이용해 생성된 텍스트의 품질을 측정할 수 있습니다. LSTM 모델에서는 다음 단어를 예측하기 위해 소프트맥스 활성화 함수를 사용합니다. 이 함수는 출력층에서 모든 가능한 단어에 대해 확률 값을 출력하며, 가장 높은 확률 값을 가진 단어가 다음에 나올 단어로 예측됩니다. 이러한 방식으로 LSTM 모델에서 시퀀스 데이터의 다음 아이템 예측 확률을 구할 수 있습니다. 이 모델을 구현..